プログラミング講座

Pythonライブラリ徹底活用編

NumPy、Pandas、Matplotlibをマスターしよう! ~
2022年6月3日(金)10:00~13:00
オンライン開催(ライブ配信)

講座の1週間前から
オンデマンドコンテンツを配布!
講座終了後も1週間の
無料オンラインサポート!
合計2週間徹底サポート
いたします!

人工知能や機械学習、Deep learningの普及に伴い、非常に注目されているPython。
ゆえにWebにはPythonの情報が溢れ、またPythonの本も数多く出版されており、独学で学べる機会は数多く存在します。しかし、独学でプログラミングを学習した場合、9割は挫折あるいは学ぶ過程で行き詰まりを感じると言われています。

また、Pythonの基本文法が何となく分かってきた方々からは、「次のステップに進むには何を学べばよいのか」「データ分析の現場で頻繁に使われているライブラリを学びたい」「Pythonの分析ライブラリの使い方に時間を割いて欲しい」といった、より実務に活かせるあるいはスキルを向上させたいといった声が多く寄せられます。そこで、初心者でもつまずかずに学習できるようPythonライブラリに特化して構成した「プログラミング講座<Pythonライブラリ編>」を企画しました。講師には、論理的かつ受講生からの質問に分かりやすい言葉を選び丁寧に対応することで絶大な人気を誇るヤン・ジャクリン氏を招聘。講義と充実した実習・演習を通してデータサイエンスでよく使われるPythonライブラリである、NumPy、Pandas 、Matplotlibの基本を学ぶことで、データの可視化から前処理、基本的な分析スキルの習得を目指します。

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本セミナーはこのような方に向いています

  • Pythonを
    効果的に
    活用したい方
  • Pythonライブラリの
    使い方を
    理解したい方
  • 仕事が忙しく
    学習時間が確保出来ず
    諦めてしまった方

講座の特徴

  • ライブ講義はワークショップ形式:全員で一斉に手を動かしてPythonライブラリを修得!
  • ライブ講義の1週間前に、予習に活用いただく動画とテキストをすべて配布
  • ライブ講義の前後1週間、Slackでどんな些細な質問もサポート
  • 無駄を一切省き、短時間でPythonでデータ処理と可視化ができるよう教導

本講座で身につくスキル

  • NumPyの概要を理解し、さまざまな数列を生成することができる
  • Pandasの概要を理解し、DataFrameを使った基本的なデータ処理ができる
  • Matplotlibを利用し、代表的なグラフの描画ができる

今回の講座で学ぶライブラリ

NumPy

多次元配列データの高速演算を得意とするライブラリです。ビッグデータを処理する上で、演算速度は肝心です。画像処理や機械学習の高度なアルゴリズムの多くは仕様上、NumPy の配列を引数として受け取ることがお決まりとなっています。講座では画像処理にも挑んでいただきます。

Pandas

表形式データの処理に特化したライブラリ。「表形式」のデータ(別名「構造化データ」)は、分析対象のデータで多く使用されており、csv・excel・SQL データベースなどが典型例です。多様な形式のデータを柔軟に処理するための機能が豊富に揃っています。
以下一例。
  • データの読み込み・書き出し
  • 特定の条件を満たすデータを検索・抽出・置換
  • データの結合や分割
  • 様々な統計処理
  • 欠損値の判定、処理

Matplotlib

グラフやプロットを作成するためのライブラリです。分析のプロセスの中で、データを効果的に「見える化」「可視化」することによって、データの傾向・異常点・特徴を把握し、分析手法を的確に選べるようになります。Matplotlib は、ヒストグラム・折れ線グラフ・円グラフ・散布図など多様なグラフを描くことができます。プロットの線や点の色や太さ、軸の編集などに対するカスタマイズ性にも優れています。
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講師プロフィール

ヤン ジャクリン 氏
メイン講師
ヤン ジャクリン 氏
株式会社GRI
データ分析官 兼 講師
詳しいプロフィールを見る

2017.7~ 株式会社GRI:データ分析官・講師
主な活動分野:G検定試験対策講座を定期的に担当。可視化分析(BI)、ETL、ウェブマーケティング分析、豊富なデータサイエンス研修メニューを担当、法人研修も提供。
北京生まれ・日本育ちの米国籍
日・英・中のトライリンガル
東京大学理学部物理学専攻 卒業
東京大学大学院理学系研究科・素粒子物理学専攻博士課程修了(理学博士)
~2017.6 高エネルギー加速器研究機構 素粒子原子核研究所 博士研究員
著書「ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)最強の合格テキスト[明瞭解説+良質問題]」(SBクリエイティブ)。 閉じる

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タイムテーブル

事前予習動画視聴のお願い

講義は事前予習動画の内容を前提に行います。
別途動画のご案内をお送りいたしますので、受講日までに事前予習動画(約100分)をご視聴ください。時間に余裕を持ってお取り組みください。

<事前学習内容>

Lesson1 Numpyをマスターしよう!
配列データの処理
  • 配列でデータを扱う意義とは
  • NumPyの配列(ndarray)の特徴
  • 配列の生成の整形
  • 配列から一部を取り出す(スライス記法)
  • 配列の連結と分割
  • 配列の統計処理
  • Numpy配列の高い速度を体験
画像データの処理

※PillowというPythonの標準モジュールも使用

  • 画像データの構造、ピクセル値と色情報の理解
  • 画像データの読み込み
  • 画像のグレースケール変換
  • 画像のサイズ、明るさ、角度を変更
  • 画像からNumpy配列を生成
  • Numpy配列を用いたネガポジ反転
Lesson2 Pandasをマスターしよう!
表形式データの処理
  • DataFrameとSeriesに使える様々な便利なデータ処理機能
  • NumPyとPandasの使い分け
  • DataFrameを生成
  • 外部csvデータを読み込みDataFrameに変換
  • 列を追加、削除
  • 行と列を抽出し操作する
データの前加工技術
  • 欠損値の処理(欠損確認、補填)
  • インデックスと結合
  • 値の条件指定検索と置換
Lesson3 Matplotlibをマスターしよう!
インタラクティブなデータ可視化
  • Matplotlibの基本機能
  • 折れ線グラフの作成とカスタマイズ

6月3日(金)

10:00~13:00
  • 事前学習の内容の総復習
  • Jupyter Notebook上で表形式データの前加工を実践
    - 『学習データの扱い方』
    - 『欠損値の処理の仕方』
  • 特徴量づくりについて考察しましょう
  • その他の実践的な演習問題をご用意しております。
  • scikit-learnのデモ
    目的:上記で学んだライブラリのさらなる活用例を体感できるため
    機械学習モデルの構築に使う Scikit-learn の使い方を知る
  • ※講師・講座内容は予告無く変更される場合があります。予めご了承ください。
お申し込みはこちら

開催概要

セミナー名 プログラミング講座<Pythonライブラリ徹底活用編>
~NumPy、Pandas、Matplotlibをマスターしよう!~
開催日時 2022年6月3日(金)10:00~13:00
会場 オンライン開催(ライブ配信)
主催 株式会社インプレス
協力 株式会社GRI
参加対象
  • Pythonの基礎知識がある方
  • 機械学習でのPythonの使い方を深めたい方
  • 機械学習などで必要なデータ処理の基本を学びたい方
  • Pythonによるデータ分析やデータサイエンスを活用したキャリア形成を目指す方
  • E資格受検を目指されている
受講料 早割:27,500円(税込)※2022年5月20日(金)までのお申し込み分
通常:33,000円(税込)
参加特典 オリジナルテキスト(PDF)  
お問い合わせ先 株式会社インプレス セミナー事務局(担当:石川義貴)
E-mail:jimukyoku@impress.co.jp
受付時間 10:00〜18:00(土・日・祝日を除く)
定員 30名(最少開講人数10名)
  • ※応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。
注意事項
  • 受講票は2022年5月24日(火)以降、順次電子メールにてご連絡させていただきます。
  • 都合により、講師・講座内容あるいはセミナー内容の一部が予告無く変更される場合があります。予めご了承ください。
  • 定員に達し次第、申込受付を締切らせていただきます。応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。今回ご受講いただけないお客様には、次回の開講について、改めてご案内させていただきます。
  • ご本人が出席できない場合は、代理の方の参加が可能です。その際は、事前に事務局までご連絡ください。
  • 最少催行人数に満たない場合は、開催を中止することがありますので、ご了承願います。その際は、講座開催日の5営業日前までに、本ページおよびメールでご連絡いたします。
  • 自然災害、交通機関の事故、講師の発病等、不可抗力な事情により開催を中止することがあります。事前に中止が判明した場合は、本ページおよびメールにてお知らせいたしますので、各自でご確認ください。当日に中止が決まった場合は、本ページおよびメールと電話にてお知らせいたし、開催日の変更もしくは参加料の返金をいたします。 なお、旅費(航空券含む)や宿泊費とそれらのキャンセル諸費用については保障いたしません。
  • 製品購入を前提としたり、製品販売促進のためのセミナーではありません。

重要事項

【重要:利用ソフト、PC等、機器について】

  • 受講時には、PCのご利用を推奨します。
  • 見やすいディスプレイサイズやサブディスプレイ等々のご用意を推奨いたします。
  • Slackを使用します(連絡・質問対応など)。

本講座では、Pythonを使用するためのソフトウェアとしてAnacondaを使用します。それを講義前にインストールしていただきますが、プログラミング環境のセットアップの分かりやすいマニュアルも教材の一部として提供いたします。

<禁止事項>

  • 本講座に関する講義・演習等の各種資料について、無断転載・引用は厳禁といたします。
  • 受講に際して、映像の録画・音声の録音・画面のキャプチャ、個人のブログやSNSなどへのアップ等、本講座に関する記録及び許諾を受けない利用については厳禁といたします。
  • 上記に反した場合は、著作権法に抵触する恐れがあります。

受講料のお支払い方法について

  • お支払い方法は、クレジットカード決済または請求書による銀行振込(先払い)のいずれかをお選びいただきます。
  • 請求書によるお支払いを選択された場合は、お申し込み完了後にご用意するマイページにて請求書をダウンロードいただけます。
    お申し込みの翌9時、または16時以降に自動発行されますのでマイページをご確認ください。
  • 開講日の3日前(2022年5月31日 火曜日)までに指定の口座に受講料をお振込みください。
  • 直前お申し込みのお客様は、お申し込みフォームのご連絡欄に、振込可能日をご記入ください。
  • 貴社締めの関係でお支払い日の変更をご希望の場合は、お申し込みフォームの連絡事項欄、または事務局までご連絡ください。
  • 受講料のお振り込み手数料はお客様のご負担にてお願いいたします。

お申し込み後のキャンセルについて

  • ご入金後のキャンセルはお受けいたしかねますのでご了承ください。
  • 開講日の14日前(2022年5月20日 金曜日)の正午までにキャンセルのご連絡をいただいた場合、受講料は全額ご返金いたします。
  • 5月20日(金)以降のキャンセルにつきましては、受講料のご返金はいたしません。ただし、代理の方のご出席は承ります。
  • イベントという商品の特性上、5月20日(金)以降のキャンセルは、受講料未納の場合においても【キャンセルフィ100%】となり、お支払いただきます。
  • お客様都合によるキャンセルおよび欠席・遅刻によるご返金等は一切お受けしておりません。
  • お客様都合による一部ご欠席など、未受講分のご返金はいたしません。予めご了承のうえ、お申し込みください。

ご都合により、お振込が間に合わない場合、受講のキャンセルなど、
受講に関する問い合わせは、以下までご連絡ください。

ご連絡、お問い合わせ

株式会社インプレス セミナー事務局(担当:石川義貴)
jimukyoku@impress.co.jp
受付時間 10:00~18:00(土・日・祝日を除く)

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よくある質問

講義は録音、録画できますか?
講義の録音、録画はご遠慮願います。
オンライン講座の配信システムは何ですか?
受講にはビデオコミュニケーションプラットフォームZoomを利用いたしますので、事前にインストールをお願い申し上げます。

▼ ダウンロードセンター
https://zoom.us/download#client_4meeting

また、実際に受講される環境(インターネット接続、ヘッドセットやマイクスピーカー等)で、事前確認しておくことを推奨します。

Zoom ヘルプセンター:ミーティングに参加する前にテストするにはどうすればよいですか?
https://support.zoom.us/hc/ja/articles/115002262083

Zoom ヘルプセンター:ミーティングに参加するにはどうすればよいですか?
https://support.zoom.us/hc/ja/articles/201362193

◆ 音声・画面が上手く映らない場合は、ZoomのQ&Aをご確認ください。

Zoom ヘルプセンター:ビデオ/カメラが動作していません
https://support.zoom.us/hc/ja/articles/202952568

Zoom ヘルプセンター: Zoomのネットワークファイアウォールまたはプロキシサーバーの設定
https://support.zoom.us/hc/ja/articles/201362683
業務都合(体調不良)で欠席となります。代理人の受講も可能ですか?
はい、可能です。代理の方が受講される場合には、事前に事務局までご連絡ください。
申し込み後、講座が開催中止になることはありますか?
最少催行人数に達しなかった場合など、講座を中止する場合がございます。中止する必要がある場合は、講座開催日の5営業日前までに、お申し込みいただいたメールアドレスにご連絡いたします。
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インプレスセミナーについて

インプレスでは、「データサイエンス・機械学習」の、その有用性にいち早く着目。2013年秋からビッグデータ、AI研究の先端研究が進む東京大学政策ビジョン研究センター/東京工業大学大学院イノベーションマネジメント研究科に協力を仰ぎ、授業タイプのセミナーとして改めて企画し、2014年4月から「データサイエンス講座」として実施してまいりました。

現在では、「データサイエンス基礎講座シリーズ」、「ブロックチェーン基礎講座シリーズ」に加え、「クラウドネイティブコンピュータ/マイクロサービスアーキテクチャ基礎講座シリーズ」(Scrum基礎講座、AWS Lambda実践編、Kubernetes基礎実践編 等)など、最先端のテクノロジーにフォーカスした授業セミナーを連続して実施してきています。
データ分析担当者だけではなく、情報エンジニアリング部門、新規事業部門、品質管理部門の方々、先端外資系ITベンダー等、幅広い各層の方が参加し、延べ3,000名以上の方々に受講いただき、高い評価を受けています。

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