機械学習を始めるためのPython入門講座

機械学習を始めるためのPython入門講座

機械学習を自在に使いこなせるための、Python周辺知識の基礎を習得します。

これまでプログラミングに触れたことのない非エンジニアの方向けのPythonプログラミング入門、Jupyter notebookの使い方から、Pythonライブラリ(Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learnなど)を駆使してデータ分析をハンズオンする機械学習のアルゴリズムに触れる一歩手前までの内容を扱います。

日々、Pythonに触れている複数の講師陣から直接学び、機械学習を学び始める際に、学習内容に集中できる状態を目指します。

講座の種類とカリキュラム

【レベル1】Pythonプログラミング入門

【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)

【レベル3】Pythonライブラリ基礎(データ可視化)

【レベル4】Pythonデータ分析実践(機械学習モデル構築)

 

レベル1レベル2レベル3レベル4

Pythonプログラミング入門

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。

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。

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

受講して具体的にできるようになること

  • 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。

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。

Pythonライブラリ基礎(行列計算、データフレーム処理)

近年、Pythonが科学技術計算や機械学習の分野で特に重宝されている要因の一つは、その豊富なライブラリ群の存在にあります。特に、高度な数値計算を高速に実行するNumPy、データベースのフォーマット及び操作ツールを備えるPandasは最重要なライブラリであり、機械学習の実装に当たっては欠かせない前提知識となります。

本講座では、機械学習への応用を見据えたNumPy、Pandas操作の必要事項を基礎からハンズオン形式にて習得することを目指します。

カリキュラム

  1. 本講座の目的とゴールの共有
  2. NumPyで計算を高速化してみよう
  3. Pandasでデータ処理を効率化してみよう
  4. NumPy-Pandas間でデータの受け渡しをしてみよう
  5. 演習問題
  6. 受講して具体的にできるようになること​

受講して具体的にできるようになること

  • 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。

受講にあたっての前提知識

  • Pythonの基本的な文法を理解している。
  • ライブラリをimportすることができる。

Pythonライブラリ基礎(データ可視化)

機械学習の実社会への応用が急速に普及した現在でも、意思決定の全てがデータの定量評価によって置き換わることはなく、重要な場面では解析結果をもとに人間が判断を下す局面が多くあります。 そこで重要となるのが、データを人間にとってわかりやすい形で表現する力、すなわちデータの視覚化の能力です。

本講座では、Jupyter notebook上で3つの主要なデータ視覚化用ライブラリを用いて、自在にグラフを作成する方法を学びます。 これらのライブラリは実装上複数の書き方が混在し、混乱を招きやすいため、系統別に整理をすることで書き分ける力を養います。

カリキュラム

  1. 本講座の目的とゴールの共有
  2. Pythonにおけるグラフ生成の要!Matplotlibを攻略しよう
  3. 視覚化表現の幅を広げる!Seabornを使ってみよう
  4. インタラクティブなグラフで訴求力アップ!Plotlyを駆使しよう
  5. 演習

受講して具体的にできるようになること

  • 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。
  • 受講にあたっての前提知識

受講にあたっての前提知識

  • Pandasの基本的な扱い方について理解している。

Pythonデータ分析実践(機械学習モデル構築)

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。

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

受講して具体的にできるようになること

  • 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。
  • Skllearnをもち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。

受講にあたっての前提知識

  • Pythonの基本的な文法を理解している。
  • Pandas, Matplotlib, Seabornの基本的な使い方について理解している。

※カリキュラムは変更となる場合がございます。

開催日程(東京・週末)

◆12月08日(土) 18:00~22:00
【ライブラリ基礎(データ可視化)】機械学習を始めるためのpythonライブラリ基礎:6,000円 ▶︎お申し込み

◆12月16日(日) 18:00~22:00
【データ分析実践(機械学習モデル構築)】機械学習を始めるためのpythonデータ分析実践:6,000円 ▶︎お申し込み

※各回とも定員は20名、金額は税込となります。
​※最低遂行人数は4名となります。

 

開催日程(東京・平日)

◆12月04日(火) 19:30~22:00
【Pythonライブラリ基礎(データ可視化)】データ可視化のためのMatplotlib入門(初級者歓迎):3,000円 ▶︎お申し込み

◆12月07日(金) 19:30~22:00
【Pythonプログラミング入門】Pythonで学ぶプログラミング超入門:3,000円 ▶︎お申し込み

◆12月11日(火) 19:30~22:00
【Pythonライブラリ基礎(データ可視化)】描画スキルを高めるためのseaborn・Plotly入門 : 3,000円 ▶︎お申し込み

◆12月14日(金) 19:30~22:00
【Pythonプログラミング入門】Pythonで学ぶオブジェクト指向とライブラリ超入門:3,000円 ▶︎お申し込み

◆12月18日(火) 19:30~22:00
【Pythonライブラリ基礎(データ可視化)】機械学習のためのMatplotlib徹底演習: 3,000円 ▶︎お申し込み

◆12月21日(金) 19:30~22:00
【Pythonデータ分析実践(機械学習モデル構築)】Pythonプログラミング徹底演習 :3,000円 ▶︎お申し込み

※各回とも定員は20名、金額は税込となります。
​※最低遂行人数は4名となります。

ご案内

当日の持ち物

ご自身のノートPC。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。 その他の準備はお申し込み後、ご案内いたします。

会場への入場

講義開始の10分前からとさせていただきます。

スケジュール

ご希望の講座にてご確認ください。

よくあるご質問

エンジニア経験がなくても大丈夫ですか?

はい。【レベル1】Pythonプログラミング入門はそのような方のための講座です。経験豊富な講師が、受講者のレベルに合わせて丁寧に指導させていただきます。

申込締切はいつですか?

開催日の前日までです。前日までに、お支払い済みである事が確認できている必要があります。

前提知識はどくれくらい必要ですか?

【レベル1】は前提知識不要ですが、それ以外の講座は、前レベルの講座を理解している前提とさせていただいています。

領収書・請求書などの発行は可能ですか?

はい、可能ですので、お申し込み時の備考にその旨と宛名をご記入ください。但し、クレジットカード(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ので、領収書の発行はできません。

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