Pythonデータ可視化・Numpy入門

概要

Pythonでデータ分析を行いたいという方を対象に、データの可視化とNumpyの入門講座をハンズオン形式で行います。本講座のゴールは「データ分析ライブラリのNumpyとmatplolibの習得」です。

Pythonはデータ分析系のライブラリが非常に充実していますが、中でも本講座で扱うNumpyとmatplotlibは特に重要なデータ分析ライブラリです。Numpyは高速化かつ簡単に行列演算をするためのライブラリであり、Pythonでデータ分析をする上でほとんど必須のライブラリです。また、matplotlibは可視化のためのライブラリであり、使えるのと使えないとではデータ分析をする上での効率や、アウトプット力が劇的に変わってきます。

本講座ではこれらのライブラリを使えるようになることを目標にハンズオン形式で行います。また、多くの機械学習・ディープラーニングライブラリではNumpyを利用してデータを与えるため、機械学習やディープラーニングを始める上での足がかりとなる講座でもあります。

※当講座はPythonの基本的な文法を理解している方を対象としています。文法に自身のない方は、Python入門講座も合わせて受講することでスムーズな理解が可能です。
※講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧め致します。

講座を通じて得られること

・Pythonでのデータ分析の必須ライブラリであるNumpyの基本動作の習得
・Pythonでデータを可視化するためのライブラリmatplotlibの習得

講座一覧のフローチャート

どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。

内容

Numpy編

・Numpy紹介
・配列の作成
・配列の要素指定
・配列の計算
・Numpyでよく使われる関数

可視化編(matplotlib)

・数学グラフ
・棒グラフ
・ヒストグラム
・散布図
・円グラフ

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

事前準備

Python3のインストールをお願いいたします。
また、以下のパッケージを当講座では利用しますので、当日までに動作確認をお願いいたします。
・numpy
・matplotlib

※講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧め致します。

こんな人にオススメ

・これから機械学習・ディープラーニングを始めたい方
・最短ルートでデータ分析入門をしたい方
・データを可視化したい方

講師

励 驍彦
早稲田大学大学院経済学部を修了。現在は、データ分析と機械学習のスキルを用いて、各業界のビジネス的な課題を洗い出し、解決するためのモデルの開発及び実装に携わっている。

崔 一鳴
全人類がわかる統計学の管理人。大学にて統計学を専攻。サイトではPython、R、仮説検定、統計の基礎の記事を中心に担当。現在は、PythonやRを使い、都内の私立大学医学部で統計解析の助手やDSコンペへの参加などの活動をしている。また東京工業大学大学院にて自然言語処理の研究にも従事。

持ち物

・Python3の実行環境と必要ライブラリ（pandas,sklearn）をインストール済みのPC

※インストールでお困りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応致します。
※講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧め致します。

参加費

前払い
3500円

※前払いの方でキャンセルされる場合は、開催日の3日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

二回目の参加の方
無料

※当講座は二回目のご参加に関しては無料で受け付けております。一回受けたが、途中参加だったために深い理解が出来なかった、もう一度受けて理解を深めたいという要望にお応えするためのものです。是非ご利用ください。

※2回目の参加は一度同じ講座に出席された方に限定します。

領収書について

前払いの方
決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなります。また、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけます。（当社より重複しての領収書発行は行えません)

会場

東京都台東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階

アクセス
秋葉原駅より徒歩5分
JR線をご利用の方は昭和通り改札、東京メトロ日比谷線をご利用の方は1番出口が最も近くなっております。

受付・入場時間

開始の15分前から

※なるべく5分前までにお入りください。
※途中参加も可能です。

お問い合わせ

イベントに関するお問い合わせはinfo@to-kei.netまでご連絡ください。

注意事項

・リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。
・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。
・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。

全人類がわかる統計学とは

統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統計学とその関連分野について、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。