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はじめまして！プロフィールに目を通していただきありがとうございます。
国立大学の大学院で情報工学を学んでいる学生です。
機械学習によるデータ分析を得意としています。在学中に研究室の新入生むけのプログラミング講座を開催したり、中高生向けにプログラミング講座を開催した経験があります。
普段は、塾講師として多くの子供たちを教えています。
子供だけでなく親御様からの相談に乗ることも多々あります。
指導経験はかなり豊富です。
得意な言語はpython,swiftです。
研究以外にも企業からデータ分析を委託していただき生業としています。このように...
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1時間30分ほどで終了予定です。
pythonを実行するための環境整備に30分
基礎的な文法からforループまで45分
演習・解説15分
当日の質問対応などで終了時間は前後いたします。
ご了承ください。
1時間30分ほどで終了予定です。
関数の作成と利用について 25分
クラス、オブジェクト指向について 50分
演習・解説 15分
当日の質問対応などで終了時間は前後いたします。
ご了承ください。
1時間30分ほどで終了予定です。
外部ライブラリとはなにか 15分
numpyで配列を高速処理する
・エクセルよりも便利！
・数学的演算も得意！
・データの加工が簡単！ 50分
演習・解説15分
当日の質問対応などで終了時間は前後いたします。
ご了承ください。
1時間30分ほどで終了予定です。
エクセルにとって代わるpandasについて10分
表計算をpandasでしてみる 15分
データフレームとはなにか？10分
データフレーム操作・加工 40分
演習・解説15分
当日の質問対応などで終了時間は前後いたします。
ご了承ください。
1時間ほどで終了予定です。
matplotlibの基礎事項 20分
matplotlibによる可視化 25分
演習・解説15分
当日の質問対応などで終了時間は前後いたします。
ご了承ください。
1時間30ほどで終了予定です。
seaboneを用いた可視化 20分
seaboneの強み 15分
可視化総合演習・解説55分
当日の質問対応などで終了時間は前後いたします。
ご了承ください。
2時間ほどで終了予定です。
使用するデータの確認10分
データの可視化10分
前処理の方針決定20分
前処理の実施50分
前処理を施したデータ保存5分
演習・解説25分
2時間ほどで終了予定です。
機械学習の概要 15分
学習データの扱い方 30分
モデルの構築 30分
モデルの検証 30分
これからのプログラミング学習について 15分
