純粋に最近流行りのPythonを学びたい人から、業務でデータ処理・解析をしたい人まで、幅広い方を対象とします。特に、日々大量のデータを扱っていて、そのデータの山から知識を引き出したいと思っている方は、ぜひ本講座へ参加してみて下さい。
　なお、Pythonでコーディングした経験がない人も歓迎しますが、演習を通して学んでいきますので、他の言語によるプログラミングの経験や知識のある方が望ましいです。

1. はじめに
2. 演習環境の構築
   1. Pythonのインストール
   2. 各種ライブラリのインストール
      • NumPy
      • SciPy
      • matplotlib
      • IPython
      • pandas
      • mglearn
      • scikit-learn
3. Python入門講座
   1. Pythonの特徴
   2. Pythonのコーディング方法
   3. 各種ライブラリの使い方
   4. サンプルコードを用いた実践演習
4. 教師あり学習
   1. 概要
   2. クラス分類
   3. 回帰
   4. 汎化と過剰適合
   5. k – 最近傍法
   6. 線形モデル
   7. ナイーブベイズ分類器
   8. 決定木
   9. サポートベクトルマシン
   10. ニューラルネットワーク
5. 教師なし学習
   1. 概要
   2. 前処理
   3. スケール変換
   4. 次元削減
   5. 特徴量抽出
   6. k – means法
   7. 凝集型クラスタリング
   8. DBSCAN
6. まとめ
• 質疑応答・名刺交換