【1ヶ月集中講座】機械学習のためのPython実践入門

毎回満員御礼となるPython集中講座がバージョンアップして開講します！

これまでプログラミングに触れたことのない方でも参加いただけるよう、Pythonプログラミング入門/Jupyter Notebookの使い方からスタートし、Pythonライブラリ（NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learnなど）を駆使して機械学習プログラミングを体験します。

Pythonの経験が豊富な複数の講師陣から直接学び、1ヶ月間で機械学習のアルゴリズム詳細を学ぶための実技力を身に付けることがゴールです。

今回から、理論講座の動画教材の配布やSlackでの24時間チャット質問にも対応しているので、短期間で確実にPythonスキルを身に付けたい方は、ぜひ受講をご検討下さい。

日程

▼理論講座＋演習講座を受講の場合

▼理論講座のみ受講の場合

【理論講座と演習講座】

• 理論講座：Pythonの実技力として不可欠な知識をハンズオンで学びます
• 演習講座：理論講座で学んだスキルをよりスムーズに引き出せるよう、様々なケースを追加で学びます

講座に含まれるもの

• 講座のスライド資料、ノートブックファイル（受講した講座のみ）
• Slackでのチャット質問対応（DAY8の14日後まで）
• 理論講座の動画教材（視聴期限：DAY8の14日後まで）

受講にあたっての前提知識

• パソコンの基本的な操作がわかる
• Jupiter Notebookが起動できる

【注意事項】

• 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
• 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

受講して具体的にできるようになること

【レベル１】「Pythonプログラミング入門」

• Jupiter Notebookを使ってPythonのコードが書けるようになる
• Pythonの文法、関数、オブジェクト指向について理解できる
• ライブラリを扱えるようになる

【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）」

• NumPyを理解できる
• Pandasでcsvファイルを読み込みやcsvファイルの生成が可能になる
• ファイル内から条件にあった列、行、要素をピックアップできるようになる

【レベル３】「Pythonライブラリ基礎（データ可視化）」

• Matplotlibを用いたヒストグラム、散布図、折れ線グラフの作成できるようになる
• Seabornの扱い方について理解できる
• Plotlyによる動的グラフの作成ができるようになる

【レベル４】「Pythonデータ分析実践（機械学習モデル構築）」

• ファイル読み込みから機械学習モデル作成までの過程が理解できる
• Scikit-learnを用いた回帰モデルが作れるようになる
• モデルの性能評価方法について理解できる

カリキュラム

各レベルの講座カリキュラムはホームページにてご確認ください

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、データサイエンティストになりたい方

講師陣

◆ S Takahashi

東京大学教養学部広域化学科卒業。東京大学大学院総合文化広域科学専攻研究科修了。GPS将棋の開発者である金子知適研究室にてゲームAIの研究を行う。ゲームプログラミングワークショップ2014研究奨励賞受賞。東京大学広域科学専攻奨励賞受賞　 新卒で株式会社リコーに入社。情報システム部門で社内向けWebアプリケーションを作成する。また、WatsonやAzure AIなどのAI技術に関する調査も担当。その後、株式会社YTSを設立。オンラインや教室でのプログラミングセミナーを多数実施。基本的なプログラミングからAIに渡るまで、様々な内容を指導している

◆ S Mizoguchi

東京大学大学院所属。統計検定一級（優秀賞）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

◆ D Morita

東京工業大学情報理工学院修了。現在大手インターネット企業でマルチビッグデータシステムの開発・保守・運用を担当する。大学・大学院時代は、心理学・脳科学を専攻し、確率・統計・数理モデリング・機械学習の手法を用いた研究を行う。大規模ニューラルネットワークの数理モデリングの分野でIEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Research Award受賞

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）

【レベル１理論講座の当日までに】 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

【レベル３理論講座の当日までに】 Plotly 2.7.0 および Cufflinks 0.13.0 のダウンロードを事前にお願いいたします

【注意事項】

ハンズオン講座のため、準備ができていない場合はついてこれません。当理由によるSlackでのチャットサポートはお受けできませんので、事前準備を必ず行ってからお越し下さい

チャット質問について

質問方法

• お支払い確認後、2営業日以内を目処にSlackに招待致します。招待後、所属しているSlackのチャンネルで、要点をまとめご質問下さい

質問範囲

• 講座（動画教材）で腑に落ちない部分、演習での不明点など（質問範囲は講座関係、周辺の内容のみとさせていただきます）
• 他の学習サービス、書籍の問題に関する内容はお答えできません
• 事前準備不足などに起因するご質問には、お答えできない場合があります
• 返答は営業日ベースで1両日中を心掛けますが、講師は実務者でもあるため、お時間をいただく場合がございます チャット対応の期限は、講座最終日（DAY8）の14日後までとします

禁止事項

• 講師、TAへのダイレクトメッセージはお控えください

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）

会場へのアクセス

スキルアップAI 水道橋オフィス（JR水道橋駅西口より徒歩２分）

東京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋 Ⅱ 5階

• 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
• 講座開始時に出席を取ります

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

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

• 欠席の講座は、動画教材での自習となります
• 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、講座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
• 講座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