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4月

21

機械学習を始めるためのPythonデータ分析実践(機械学習モデル構築)

機械学習に必要なPythonライブラリをハンズオンで学びます

Organizing : スキルアップAI

Registration info

前払い(4h)

6000 (Pre-pay)

FCFS
2/10

About Prepayment

About Prepayment Contact Info:

(Only shown to attendees.)

Cancel/Refund Policy:

やむを得ずキャンセルされる場合は、開催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を払い戻し致します。以降は払い戻しをできませんのでご注意ください。
なお、お申込者の都合による日付の変更(振替)も、開催日の4日前までのご連絡に限ります。

領収データの発行:

発行しない (詳しくはこちら)

Description

「機械学習を始めるためのPython入門講座」:日程のご案内

本ページはレベル4・理論講座のご案内となります。


レベル1「機械学習を始めるためのPythonプログラミング入門」

理論講座(前半)4月26日(金)19:30~22:00

理論講座(後半)5月10日(金) 19:30~22:00

演習講座 5月17日(金) 19:30~22:00


レベル2「機械学習を始めるためのPythonライブラリ基礎(行列計算、データフレーム処理)」

理論講座(前半)4月23日(火) 19:30~22:00

理論講座(後半)5月07日(火) 19:30~22:00

演習講座 5月14日(金) 19:30~22:00


レベル3「機械学習を始めるためのPythonライブラリ基礎(データ可視化)」

理論講座(前半)5月21日(火) 19:30~22:00

理論講座(後半)5月28日(火) 19:30~22:00

演習講座 日程調整中


レベル4「機械学習を始めるためのPythonデータ分析実践(機械学習モデル構築)」

理論講座(前半+後半) 4月21日(日) 09:00~13:00

演習講座 日程調整中


※ リンクのない講座はお申し込み受付を開始次第、リンクを追加してまいります。

【ご注意ください】

  • 各レベルとも、前レベルの講座を受講済みもしくは同等の内容を理解している前提で進行いたします。
  • 各レベルとも、演習講座は理論講座を受講済みもしくは同等の内容を理解している前提で進行いたします。
  • 全講座におきまして、当日までの事前準備が必須となっております。下記の「講座までの準備」の項目を必ずご確認ください。

概要

機械学習を用いたデータ分析の実践においては、機械学習のアルゴリズムや統計に関する知識、実装に用いる言語やライブラリの知識が必要ですが、双方の知識を有機的に結びつけることもまた重要です。前講までの内容でPythonで機械学習を実装するに当たって必須のツールが揃いましたので、次はこれらをデータ分析の実装に応用してみましょう。

本講座では、データ分析入門者向けの有名データセットである「タイタニック号の乗客の生存予測」を題材に、Jupyter Notebook上でシリーズ第三講までに扱ってきたNumPy, Pandas, Matplotlibを活用しながらデータの整理・可視化を行い、整理したデータをScikit-learnで実装された有名な機械学習アルゴリズムを用いて分析します。

この講座を学び終えれば、「現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 」受講に向けての予備知識は万全なものとなります。次のステップとして実践的な機械学習を学ばれるに当たって非常に有用な講座となっておりますので、ぜひご検討ください。

この講座で得られること

・機械学習に取り組むにあたっての、実技に関する直前知識

カリキュラム

  1. 本講座の目的とゴールの共有
  2. データを様々な面から視覚化してみよう
  3. データを機械学習に向いた形式に整理しよう
  4. Scikit-learnを用いて分類を行なってみよう
  5. 演習

対象者

・これからデータ分析、機械学習をはじめたい方

・Pythonの基礎的な文法(シリーズ第一講) / NumPy, Pandasの基礎(シリーズ第二講) / Matplotlib, Seabornの基礎(シリーズ第三講)の内容をある程度理解されている方

講師

S Mizoguchi

東京大学大学院所属。統計検定一級所持。日本ディープラーニング協会のE資格合格者。ハンズフリー音声通信に適した聴覚的品質を損なわない音声強調をテーマに、深層学習と高次統計量分析の観点から、chainer を用いて研究を行っている。

会場へのアクセス

スキルアップAI 水道橋オフィス 
東京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋 Ⅱ 5階(旧スカイワードビル)

  • 直接会場にお越しください。 
  • 遅刻される場合も直接会場にお越しください。
  • 講義時間中に出席を取ります。 


受付・入場時間

開場は開始時刻の10分前です。

10分以上前にお越しになられますと、会場の準備のために外でお待ちいただく場合がございます。ご注意ください。

当日のお持物

ご自身のノートPC(必須) 筆記用具

【動作環境】 MacOSX 10.9 以上 Windows 7 以上(64bit必須) メモリ4GB以上

講座までの準備(必須)

Anaconda3-5.0.1以上のインストールをいただき、ブラウザでJupyterが表示できている状態まで事前に準備お願い致します。 ブラウザから http://localhost:8888/tree で表示されていることをご確認してください。

*準備ができていない場合、ハンズオン講座なのでついてこれなくなってしまいます。この場合のタイムロスはカバーできません。事前準備を必ず行ってからお越しいただけますようお願いいたします。

通信環境に関して

Wi-Fi環境はございますが、繋がりにくい場合はご自身のテザリングをご利用ください。(ベストエフォートとなります。)

領収書

【Paypalでお支払いの場合】 PayPal発行の受領書が領収書となります。 受領書ページは、PayPalの支払い完了ページで「印刷用受領書を見る」をクリックすると表示されます。 当社よりの重複しての領収書発行は行えません。

【Stripeでお支払いの場合】 Stripe発行の受領書が領収書となります。当社より重複しての領収書発行は行えません。

備考

  • 最小遂行人数「4名」:開催日の2日前までに最小遂行人数に達しない場合は、中止となります。ただし、複数のチャンネルで募集を行っているため、本サイトでの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます。
  • 環境設定などでつまった場合、可能な限りフォローさせていただきますが、講義の流れを優先させていただきます。
  • 勉強会内容を撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください。
  • 個人ブログへの記述については、良識の範囲内でお願いいたします。
  • 講義コンテンツは全てスキルアップAIに帰属していますので、複製はご遠慮ください。

運営団体

スキルアップAI https://www.skillupai.com/

講座に関するお問い合わせは、info@skillupai.comまでお願いいたします。

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skillupai

skillupai published 機械学習を始めるためのPythonデータ分析実践(機械学習モデル構築).

04/06/2019 20:58

機械学習を始めるためのPythonデータ分析実践(機械学習モデル構築) を公開しました!

Ended

2019/04/21(Sun)

09:00
13:00

開催日時が重複しているイベントに申し込んでいる場合、このイベントには申し込むことができません

Registration Period
2019/04/06(Sat) 20:58 〜
2019/04/20(Sat) 20:00

Location

スキルアップAI 水道橋オフィス  VORT水道橋Ⅱ 5階

東京都千代田区神田三崎町3-3-20

Organizer

Attendees(2)

SK-learning

SK-learning

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Attendees (2)