「機械学習・データサイエンス基礎講座（１）」に参加しました

異業種データサイエンス研究会を主宰されている井伊さんが開催される連続の基礎講座の1回目に参加しました。

データサイエンスのためのPython入門

・リスト型、タプル型、辞書型
・関数とクラス
・絶対パスと相対パス
・可変長変数
・基本ライブラリー
　・Pandas
　・Numpy
　・Scikit-learn

上記、connpassから転記です。

Pythonの基本的なデータ型やif、for、whileなどをJupyter Notebookで解説しながらデモをされていました。
基礎からしっかりと解説されていました。

テキストや動画は有償で提供されるとのことですので、内容はここには書きません。

解説を見ながら手元のJupyter Notebookで追いかけてみました。

なかなかに集中してPythonを書いて実行して楽しかったです。
最後の方は全然追いつかなかったですがw

クラスやインスタンスの解説もたとえ話をふんだんに盛り込んで解説されていたのですごくわかりやすかったです。
コード、資料、動画は購入しました。

最後までお読みいただきましてありがとうございました！

「AWS認定資格試験テキスト＆問題集　AWS認定ソリューションアーキテクト - プロフェッショナル 改訂第2版」という本を書きました。

「AWS認定資格試験テキスト AWS認定クラウドプラクティショナー 改訂第3版」という本を書きました。

「AWS認定資格試験テキスト　AWS認定AIプラクティショナー」という本を書きました。

「ポケットスタディ AWS認定 デベロッパーアソシエイト ［DVA-C02対応］ 」という本を書きました。

「要点整理から攻略するAWS認定ソリューションアーキテクト-アソシエイト」という本を書きました。

「AWSではじめるLinux入門ガイド」という本を書きました。

@yamamanx

開発ベンダー5年、ユーザ企業システム部門通算9年、ITインストラクター5年目でプロトタイプビルダーもやりだしたSoftware Engineerです。
質問はコメントかSNSなどからお気軽にどうぞ。
出来る限りなるべく答えます。

このブログの内容/発言の一切は個人の見解であり、所属する組織とは関係ありません。
このブログは経験したことなどの共有を目的としており、手順や結果などを保証するものではありません。
ご参考にされる際は、読者様自身のご判断にてご対応をお願いいたします。

また、勉強会やイベントのレポートは自分が気になったことをメモしたり、聞いて思ったことを書いていますので、登壇者の意見や発表内容ではありません。