10月

8
朝活Python 基礎編（ファイル操作編） in 池袋
Python初心者基礎勉強

主催 : Kei

ハッシュタグ：#朝活

募集内容	一般 500円（会場払い）先着順 3/4人
申込者	申込者一覧を見る
開催日時	2018/10/08(月) 07:30 ～ 09:00 Googleカレンダー icsファイル
募集期間	2018/10/03(水) 10:13 〜 2018/10/08(月) 09:00まで
会場	池袋サンシャインシティ tully's coffee アルパ店東京都豊島区東池袋3-1-2 マップで見る会場のサイトを見る

イベントの説明

概要

朝活Pythonでは、朝のちょっとした時間を活用して、みんなでPythonを勉強していこう。っていう活動です。今回は初心者講座。プログラム初心者を対象にpythonを通じてプログラムの基礎を勉強していきます。

ITに関わるには日々勉強。会社や学校で学習することはあると思います。ただ、それだけではなく他に学ぶ場所が欲しい。そんな要望に答えるような会を目指したいと考えています。

対象者：

Pythonプログラムに興味のある人
Python開発の環境が分からない人。※環境構築の仕方が分からない（＞＜）っていう方も教えますよ。
プログラミングに関心のある方

朝活Pythonの種類について：

推奨は推奨で、必須ではありません。

#	レベル	項目	対象	推奨技術
1	レベル 0	入門編	プログラムをやり始めたい。Pythonに触れたい方	特になし
2	レベル 1	基礎編ファイル操作	入門編に参加した。 or Pythonに触れたい方	特になし
3	レベル 1	基礎編オブジェクト指向	入門編に参加した。 or Pythonに触れたい方	特になし
4	レベル 1	基礎編色々	入門編に参加した。 or Pythonに触れたい方	特になし
5	レベル 2	ライブラリ編（Numpy）	朝活/夜活Python参加したことある or 機械学習始めたい	pythonちょっと知っている。
6	レベル 2.1	ライブラリ編（Pandas）	朝活/夜活Python参加したことある or 機械学習始めたい	pythonちょっと知っている。
7	レベル 2.5	グラフ表示編(matplotlib)	朝活/夜活Python参加したことある or 機械学習始めたい	pythonちょっと知っている。
8	レベル 3	機械学習（線形回帰）	朝活/夜活Python参加したことある or 機械学習始めたい	numpy,pandas,matplotlibちょっと知っている。
9	レベル 3	機械学習（k近傍法）	朝活/夜活Python参加したことある or 機械学習始めたい	numpy,pandas,matplotlibちょっと知っている。
10	レベル 3.5	機械学習（ランダムフォレスト）	朝活/夜活Python参加したことある or 機械学習始めたい	numpy,pandas,matplotlibちょっと知っている。
11	レベル 2	簡単スクレイピング	Pythonを少し知っている。	HTML,css,javascript

イベント要領

勉強会：午前7:30〜9:00（途中退出OKです～）
会場：池袋サンシャインシティ tully's coffee アルパ店
住所：東京都豊島区東池袋3-1-2
会費：一般　参加費 500円
pythonプログラムの入り口までご紹介できればと思ってます。

持ち物：

ノートPC

環境

Pythonの環境を構築していると、開始しやすいです。環境構築していない場合は一緒に環境構築しましょう♪
- Anaconda3ダウンロード　※Windows環境、Mac環境でお願いします
  - ダウンロードサイト： https://www.anaconda.com/download
- Anaconda3インストール
- jypyter-notebook確認 https://pythondatascience.plavox.info/python%E3%81%AE%E9%96%8B%E7%99%BA%E7%92%B0%E5%A2%83/jupyter-notebook%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%82%88%E3%81%86

参考図書

スラスラわかるPython

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4798151092/shinyorke0906-22/

予定

内容は状況によって変更するかもしれません。

予定

No	項目
1	ファイルについて
2	テキストファイル操作（読み込み）
3	テキストファイル操作（書き込み（上書き））
4	テキストファイル操作（書き込み（追記））
5	テキストファイル操作（削除）
6	テキストファイル操作（存在確認）
7	csvファイル操作
8	jsonファイル操作