お知らせ connpassではさらなる価値のあるデータを提供するため、2024年5月23日(木)を以ちましてイベントサーチAPIの無料での提供の廃止を決定いたしました。
2024年5月23日(木)以降より開始予定の「connpass 有料API」の料金プランにつきましてはこちらをご覧ください。
なお有料の対象となるのはAPIのみであり、connpassのサービスにつきましては今後も無料でご利用いただけます。

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ハンズオン：機械学習エンジニア/データサイエンティストに必須のPythonツールの活用方法
pythonツールの使い方と実務での解析方法

ハッシュタグ：#python,AI,データ解析,人口知能,機械学習

募集内容	一般参加者無料先着順 64/20人
申込者	申込者一覧を見る
開催日時	2018/01/12(金) 19:30 ～ 22:30 Googleカレンダー icsファイル
募集期間	2017/12/04(月) 11:30 〜 2018/01/09(火) 13:00まで
会場	東京本社東京都新宿区西新宿7-5-25（西新宿プライムスクエア6F）マップで見る会場のサイトを見る

イベントの説明

機械学習エンジニア/データサイエンティストに必須のPythonツール(Numpy/Matplotlib/Pandas)の使い方と実務での活用方法

イベント概要：

プログラミング言語「Python」を使った人工知能や機械学習、データマイニングに必要な「数学的操作」「データ視覚化」「データ管理」「データ解析の流れ」など一連の活用方法を網羅的に解説します。実際に手を動かし、プログラミングの動きを確認しながら進めて行くため、体験的に理解し、すぐに実務で役立てられる実践的な内容となっています。

研究者・エンジニア・学生の方々で現在、機械学習やデータマイニングに携わっている方から、今後新たに携る可能性のある方まで、知って便利な講座内容となっております。

何を持って帰れるのか

機械学習に必要な解析ツールをつかいこなせるようになります！

Pythonを使い、機械学習に必要な数式の使い方、データ作成方法がわかる。
データマイニングや機械学習の流れを体感し、自分で解析ができるようになる
forやwhileループを使わずに効率的でスマートなデータ処理ができるようになる
細部にこだわった美しいグラフ・プロット図が描けるようになる
Excelを使わずに統計・集計処理ができるようになる

主な内容

数学的操作の支援ツール「Numpy」の基礎とTips
データ視覚化ツール「Matplotlib」の基礎とTips
データ管理ツール「Pandas」基礎とTips
データ解析の流れ

タイムテーブル

講座の前に事前の手続き（セットアップ）があるため、講座を存分に活かしていただくには早めの来場がオススメです。
受付時間は19：00～19：45になります。
6Ｆ受付でconnpassの登録画面をご提示いただき、アカウントをスタッフにお伝えください。

時間	内容
19：30～19：45	セットアップ
19：45～20：00	イントロダクション
20：00 ～20：30	Numpyの使い方
20：30 ～21：00	Matplotlibの使い方
21：00 ～21：30	Pandasの使い方
21：30 ～21：45	データ解析のデモンストレーション
21：45 ～22：00	クロージング
22：00～	懇親会

参加費

無料
懇親会1,000円　懇親会は軽食とドリンクをご用意してお待ちしています♪

事前準備/必要な機材等

ブラウザが開け、無線LANに接続可能なノートPC （Wi-Fiは会場にございます。※速度/セキュリティー面など気になる方は持参をお願いします。）

こんな人を主な対象としています

何らかのプログラミング経験をお持ちの方
※ベクトルや行列など数学の基礎知識のある人は、より深く理解して頂ける講座となっています。

こんな方に最適な講座です

理数系学部出身のエンジニアで、機械学習やデータマイニングに興味のある方
Pythonを用いた機械学習/データマイニングをしている方／してみたい方
機械学習・ビックデータを業務活用にしている方／していきたいと思っている方

数学の知識があることでより深く理解することができる講座となっておりますが、そうでなくとも機械学習に必要な要素の理解やツールの使い方など多くの発見を提供するプログラムとなっております。

一人でも多くの方にご参加いただきたいと思っています。お気軽に是非ご参加ください♪

登壇者紹介

金井　伸也（Kanai　Shinya)　　修士(理学)　

「IT×農業」をキーワードとした農業の環境モニタリングサービス「みどりクラウド」にて、農作物の画像・センサーデータ解析の研究開発を始め、機械学習領域の研究開発に携わっている。

―略歴―

筑波大学及び同大学院にて学び、ニュートリノ崩壊観測のための超伝導トンネル接合検出器の研究の後、博士前期課程修了。パイオニア株式会社研究開発部にて応用研究に従事。大手企業との共同研究や、半導体デバイスの特性評価、検証に取り組む。その後、機械学習、データ解析の領域で研究開発に従事するため、株式会社セラクに転職。現在に至る。