概要

毎週末、東京で実施しているPython基礎講座になります。

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。

日程	時間	レベル	講義名
9/01（土）	10:00-14:00	レベル1	pythonプログラミング入門
9/01（土）	15:00-19:00	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）
9/02（日）	10:00-14:00	レベル3	pythonライブラリ基礎（データ可視化）
9/02（日）	15:00-19:00	レベル4	pythonデータ分析実践（機械学習モデル構築）

告知は随時行います

• お得なPython集中講座セットは、こちら からお申し込みを受け付けております。
• 講座内で全て消化できない方向けに、HPから動画も購入いただけるようにする予定です。

講座で基本的操作を学ばれた方は、今秋開講予定の「現場で使える機械学習・データ分析基礎講座（第2期大阪） 」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

・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

会場へのアクセス方法

DFE貸会議室・大阪梅田
大阪府大阪市北区芝田2-7-18 オーエックス梅田ビル新館7F
阪急梅田駅 徒歩5分（阪急京都本線）/ JR大阪駅 徒歩7分（JR大阪環状線）

・JR 大阪駅・地下鉄梅田駅からの場合： 地下鉄梅田駅 5 番出口から真っ直ぐ進み、ファーストキッチンの見える交差点を 渡り、そのまま真っ直ぐお進みください。 JRA 場外馬券場、青山、四谷学院を超えてエネオスの隣のビルになります。

・阪急梅田駅からの場合： 茶屋町口から新阪急ホテルアネックスもしくは DD ハウスを目指してください。 新阪急ホテルアネックス（DD ハウス）の角を左に曲がり、高架道路をくぐる 横断歩道を渡ったビルになります。

※当ビルの 1 階にはドトールコーヒーとファミリーマートが入っています。
※地図のダウンロードはこちらから。

講師

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。

W Sasaki
京都大学大学院在籍。深層強化学習の正則化に関する研究をしている。研究やKaggleなどでPythonを用いたデータ解析を行なっている。

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

通信環境に関して

基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします。（現在開講中の講座にて会場にWi-Fi環境が無い場合、ご自身のスマートフォンのデザリングなどで対応されております）

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。

*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。

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

運営団体

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。