機械学習を始めるためのPythonプログラミング入門

Jun

9
機械学習を始めるためのPythonプログラミング入門
ジュピターノートブックを使ってPythonの文法をハンズオンで学びます

Organizing : スキルアップAI

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Description

概要

データ分析・機械学習などに興味がある初学者にとっては、機械学習のアルゴリズムなどが華やかに見えるかもしれませんが、環境設定と様々な基本的ツールへのアクセスができなければ、話がはじまりません。

本講座では、プログラミングの未経験者、もしくはPythonは触ったことがないという方でも、データ分析・機械学習に取り組むに当たって必須の、Jupyter Notebookの使い方から、データ分析・機械学習で必須のPythonライブラリの操作をハンズオンで学んでいただきます。

Pythonはプログラミング言語の中で、機械学習、深層学習の開発環境が最も整っている言語です。また、高級言語なので、他の言語と比べて比較的習得しやすいのが特徴です。本講座はハンズオン形式でPythonの文法を学んで頂き、講座内容を習得できれば自力でpythonを用いた開発が可能になります。

また、本講義と合わせて、周辺のPython講座も受講いただけると、より理解が深まります。

日程	時間	レベル	講義名
6/9（土）	9:30-13:30	レベル1	pythonプログラミング入門
6/10（日）	9:30-13:30	レベル2	pythonライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理）
6/16（土）	9:30-13:30	レベル3	pythonライブラリ基礎（データ可視化）
6/17（日）	9:30-13:30	レベル4	pythonデータ分析実践（機械学習直前まで）
6/23（土）	9:30-13:30	レベル1	pythonプログラミング入門
6/24（日）	9:30-13:30	レベル2	pythonライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理）
6/30（土）	9:30-13:30	レベル3	pythonライブラリ基礎（データ可視化）
7/1（日）	9:30-13:30	レベル4	pythonデータ分析実践（機械学習直前まで）
7/7（土）	9:30-13:30	レベル1	pythonプログラミング入門
7/8（日）	9:30-13:30	レベル2	pythonライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理）
7/14（土）	9:30-13:30	レベル3	pythonライブラリ基礎（データ可視化）
7/15（日）	9:30-13:30	レベル4	pythonデータ分析実践（機械学習直前まで）
7/21（土）	9:30-13:30	レベル1	python文法入門
7/22（日）	9:30-13:30	レベル2	pythonライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理）
7/28（土）	9:30-13:30	レベル3	pythonライブラリ基礎（データ可視化）
7/29（日）	9:30-13:30	レベル4	pythonデータ分析実践（機械学習直前まで）

告知は随時行います

講座で基本的操作を学ばれた方は、毎月開講予定の「現場で使える機械学習・データ分析基礎講座」を受講いただけると、本講義で身につけたスキルを活かして、一気に機械学習の基礎をマスターすることができますので、是非ご検討ください。

この講座で得られること

・Pythonの基本的な文法
・Jupyter Notebookの基本的な使い方

カリキュラム

1. 導入
2 .jupyternotebookの使い方
3 .pythonの基本事項
4 .pythonの組み込み型
5 .制御文
6. 関数
7 クラス
8 例外処理
9. 標準ライブラリ
10. 総合問題

対象者

・これから、データ分析、機械学習をはじめたい方
・Python未経験者のエンジニアの方
・将来的にデータサイエンティストになりたい方

会場へのアクセス方法

週末はビル正面玄関が閉まっているため、開始10分前より随時内側から開錠いたします。
ビル正面玄関前でお待ちいただきますようお願い致します。
https://imgur.com/a/XteLG

遅刻される方は、入り口に着かれましたら、skillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。
スタッフがお迎えに行きます。

ビル館内では飲食物の購入はできませんので、飲食物は事前に購入の上、ご来場ください。

講座中（休憩時間など）にビル外に外出される際は、スタッフまでお声がけください。
また携帯をご持参頂き、お戻りの時間をskillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。
ビル正面玄関へ、スタッフがお迎えに上がります。

講師

H Matsumoto
慶應義塾大学大学院在籍。HCI応用を見据えた小型高性能レーダデバイスの設計、作製を行い、それを用いた測定結果を対象にPythonを用いてデータ分析を行っている。

H Kyoda
東京大学大学院在籍。Jaxaと共同研究中。月探査機によって取得された月面画像データを対象に, chainer, scikit-learnなどのライブラリを用いて機械学習を行なっている。

G Shirato
慶應義塾大学大学院在籍。フランス留学中にVRを学び、Microsoft Hololensアプリの開発を経験。現在はネットワーク理論をサッカーに応用する研究をしており、サッカーのプレーデータを対象に、networkxなどのPythonライブラリを用いた分析をしている。

当日のお持物

ご自身のノートPC（必須）
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

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。


【Ｍacの場合】
1. 以下のサイトから Anaconda をダウンロード
https://www.continuum.io/downloads

2. バージョン3.6を選択

3. Anaconda3-5.0.1-MacOSX-x86_64.pkgを実行

4. ターミナルを起動し、Pythonを起動


【Windowsの場合】
1. 以下のサイトから Anaconda をダウンロード
https://www.continuum.io/downloads

2. バージョン3.6を選択

3. Anaconda3-5.0.1-Windows
-x86_64.exeを実行
(Add Anaconda to my PATH 
environment variableにチェック)

4.コマンドプロンプトを起動し、
Pythonを起動

*準備をお願いいたします。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。

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)

備考

* 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