機械学習のためのPython入門講座

機械学習のためのPython入門講座

機械学習を実装するために必要なPython関連スキルを習得します。

本講座では、Pythonプログラミング未経験レベルから、scikit-learnを用いて機械学習モデルを構築できるようになることを目指します。機械学習の様々なアルゴリズム詳細には踏み込まないものの、環境設定、Pythonの基礎文法、データ整理のためのNumpy/Pandasなどの入門スキルはもちろん、データ可視化、前処理、モデル構築の基礎スキルまでを習得することが可能です。豊富なハンズオン演習と丁寧な解説で、機械学習に必要なPython力を身に付けましょう。

講座で得られるスキル

機械学習を始めるためのPython入門講座の特長

講座概要

ライブ配信オンライン
講座名 機械学習のためのPython入門講座
受講スタイル ライブ配信講座
お好きな場所でライブ配信にて受講いただけます。
講座時間 ライブ講義24時間
料金 99,000円/1名(税込)
料金に標準で含まれるもの
  1. ライブ講義
  2. 講座資料
  3. 動画講義(ライブ講義復習用)
定員 25名(最少催行人数10名)
講座名 機械学習のためのPython入門講座
受講スタイル オンライン講座
お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。
講座時間 動画講義8時間
料金 55,000円/1名(税込)
料金に標準で含まれるもの
  1. 動画講義
  2. 講座資料
動画の視聴期間 動画共有日から1年間
備考 請求書・見積書の発行対応はできませんので、予めご了承ください。

お見積り請求についてのお問い合わせはこちら
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※本講座/他講座との併合お見積りについては上記よりお問い合わせください

カリキュラム

DAY1DAY2DAY3DAY4DAY5DAY6DAY7DAY8

DAY1 文法基礎①

  1. 実行環境の準備
  2. 機械学習に必要なPython基礎文法 
    1. 変数
    2. データの型
    3. 制御文(if, for, while)
  3. 演習

DAY2 文法基礎②

  1. 機械学習に必要なPython基礎文法
    1. 関数
    2. クラス
  2. 演習

DAY3 データ整形① – Numpy

  1. 外部ライブラリの使い方
  2. Numpyを用いて配列を高速に処理しよう
  3. 演習

DAY4 データ整形② – Pandas

  1. Pandasを用いて表形式のデータ構造を操作しよう
  2. 演習

DAY5 可視化① – Matplotlib

  1. Matplotlibの基礎事項
  2. Matplotlibを用いた多様な可視化と可視化の考え方
  3. 演習

DAY6 可視化② – Seaborn

  1. Seabornを用いた多様な可視化
  2. 演習

DAY7 前処理

  1. データの前処理(欠損値処理・不要データの削除など)

DAY8 機械学習モデルの構築

  1. scikit-learnを用いた機械学習モデルの構築・評価方法

※カリキュラムは変更となる場合がございます。

カリキュラム詳細が知りたい方はこちら
お問い合わせ

法人研修のご相談はこちら
※法人研修をご検討の場合はカスタムも可能です

開催日程

ライブ配信オンライン

ライブ配信講座

第31期 ※募集締め切り

※全8回を4日で実施する集中コースです。

DAY1:11/18(木)10:00〜17:00
DAY2:11/25(木)10:00〜17:00
DAY3:12/02(木)10:00〜17:00
DAY4:12/09(木)10:00〜17:00
講師:森田 大樹

オンライン講座

お客様ご自身のPCにて、ご都合に合わせた時間、場所で動画をオンラインでご視聴いただけます。
随時お申し込み可能です。お支払い確認後、3営業日以内に講義動画の視聴方法をご案内いたします。

4名以上での対面/ライブ配信講座をご希望の場合はこちら
お問い合わせ

講師紹介

  • 斉藤 翔汰

    スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻(現:情報環境専攻)修了。修士(情報学)。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。

  • 森田 大樹

    東京工業大学情報理工学院修了。大学院時代は数理モデリングの手法を用いた脳神経科学の研究に携わる。 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・運用業務に従事した後、個人事業主として独立。現在SkillUpAI講師と並行し、MoneyForwardLab特別研究員として金融系データの解析業務を行う。2018年、ショウジョウバエ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。

ご案内

PCの動作環境

  • MacOSX 10.9 以上
  • Windows 8 以上(64bit必須)
  • メモリ8GB以上
※8GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大きなデータを扱う演習の際に不具合が発生する可能性があります。
メモリ不足が原因の不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。

事前準備

本講座では、MinicondaまたはAnacondaをインストールしていただきます。また、pipというライブラリ管理ソフトを使って、Python ライブラリをインストールしていただきます。これらインストール作業を行えるパソコン環境をご準備ください。特に、社用のパソコンなどでアクセス制限のあるインターネット回線をご利用の方は、インストール作業を問題なく行えることを事前にご確認ください。ご不明な点がございましたら、事前にご連絡ください。

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。エンジニア経験のない方でもご受講いただける講座です。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。

前提知識はどくれくらい必要ですか?

前提知識は不要です。初学者でも段階的に学習できます。

領収書・請求書などの発行は可能ですか?

ライブ配信講座のみ発行が可能です。
オンライン講座の請求書・見積書の発行対応はできませんので、予めご了承ください。

Python講座のその他FAQ 講座共通のFAQ

受講者の声

  • 初心者で何から勉強したらよいかわからない状態であったが、pythonおよび機械学習の全体像を掴めたように感じています。
  • 平日夜のPython講座に参加していますが、時間を見つけて継続受講しているうちに、Python知識全くのゼロ状態から始めて 随分色々なことを学ぶことができています。
  • 記述時の注意点やヒントの出し方も上手で、自分が何を苦手としているかも理解できるような指導の仕方だと感じました。
  • 得た知識をすぐにその場で手を動かして試せたことが良かったです。講師の方も最後まできめ細やかに対応いただけたので ありがたく思います。
更新日:2021.11.16

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