BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:Pythonで学ぶ時系列データ解析入門 X-WR-CALNAME:Pythonで学ぶ時系列データ解析入門 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:684864@techplay.jp SUMMARY:Pythonで学ぶ時系列データ解析入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180719T194500 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180719T220000 DTSTAMP:20260409T050012Z CREATED:20180712T130854Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68486 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\n当講 座は、統計学や機械学習に関する知識があまりない方( 正規分布の基本的な性質は知っておく必要あり)を対象 とし、時系列解析の基本的なモデルの理解と実装をで きるようになってもらうことを目的とした講座です。\ n\n時系列解析は、為替データや株価予測などの経済デ ータ以外にも、SNSやWEBサイトのPV数を用いた売上予測 にも適用できるなど、様々な分野で活用されています 。その中でも、時系列解析の基本と呼ばれる「ARモデ ル、MAモデル、ARMAモデル\,ARIMAモデル」の理論の説明と 実データ(航空機の乗客データ)を解析しながらのハン ズオン形式での実装を取り扱います。\n\n受講に際して は、高校レベルの数学と、Pythonの基本的な文法(if文\,fo r文\,関数)を理解していれば問題ありません。２時間で 時系列データ解析をする上での基礎を身につけること ができます。\n\n当日は実戦形式で進めていきますので 、Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたしま す。\n\n※また、当講座は「為替データで学ぶ時系列デ ータ処理入門」の内容とほぼ同等の内容で、解析デー タを変更し、よりわかりやすくした講座です。\n\n講座 を通じて得られること\n\n・回帰分析の理解\n・AR\,MA\,AR MA\,ARIMAモデルの理論の理解\n・AR\,MA\,ARMA\,ARIMAモデルのP ythonでの実装体験\n・モデル選択の方法\n\n内容\n\n・解 析データの説明\n・回帰分析の説明\n・時系列データを 扱う上での注意点\n・AR\,MA\,ARMA\,ARIMAモデルの理論の説 明\n・AR\,MA\,ARMA\,ARIMAモデルの理論の実装\n・モデル評 価手法・選択手法の解説
\n\n※ 当日予告なく時間配 分・内容が変更になる可能性がございます。\n\n事前準 備\n\nPython3のインストールをお願いいたします。\nまた 、以下のパッケージを当講座では利用します。当日ま でに動作確認をお願いいたします。

\n・statsmodel\n ・pandas\n・numpy\n・matplotlib
\nPythonのインストール、パ ッケージの導入方法についてご不明点あれば、可能な 範囲で対応いたしますので、info@to-kei.netまでご連絡く ださい。\n※講座の進行は「jupyter notebook」を使います 。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお 勧め致します。\n\nこんな人にオススメ\n\n・Pythonのfor 文\,if文など基本的な文法を理解している方（文法に自 信のない方はこちらの講座の受講後に当講座の受講を おすすめいたします。）
\n・時系列データを用いて トレンド予測をしたい方\n・これから為替や仮想通貨 の変動予測をしたい方\n\n講師\n\n大川遥平\n全人類がわ かる統計学の管理人。大学にて統計学を専攻。サイト では確率分布の記事やサイトデザインを中心に担当。 現在は、Web制作やPythonを用いたSEO対策用Webアプリケー ションを構築するなどの活動をしている。また筑波大 学大学院にて、自然言語処理の研究にも従事。\n\n落合 達也\n東京理科大学大学院に所属。専門は数理統計学 で、分割表示解析における罰則項を用いた最適なモデ ル選択の研究を行なっている。また、ヘルスケア企業 で試験データを用いた解析のサポートとアドバイスを 行った経験がある。\n\n\n持ち物\n\n・Python3の実行環境 をインストール済みのPC(windows Mac)\n※インストールで お困りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可 能な範囲で対応致します。\n※講座では「jupyter notebook 」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、イン ストールをお勧めします。\n\n参加費\n\n前払い\n2500円\n \n※前払いの方で、やむを得ずキャンセルされる場合 は、開催日の3日前までのご連絡に限り、払い戻し手数 料を差し引いた金額を払い戻し致します。以降は払い 戻しをできませんのでご注意ください。\n\n当日現金払 い\n3000円（受付時にお支払いください）\n\n2回目の参 加の方\n無料\n\n※当講座は二回目のご参加に関しては 無料で受け付けております。一回受けたが、途中参加 だったために深い理解が出来なかった、もう一度受け て理解を深めたいという要望にお応えするためのもの です。是非ご利用ください。\n\n領収書について\n\n前 払いの方\n決済処理後にPaypalから送付されるメール内 容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、 「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりと なります。また、クレジットカード会社発行の利用明 細書も領収書としてご利用いただけます。（当社より 重複しての領収書発行は行えません)\n\n当日払いの方\n 講座後のアンケートにて、「領収書が必要」にチェッ クを入れるようにお願いいたします。領収書をメール にて送付させていただきます。\n\n受付・入場時間\n\n 開始の15分前から\n\n※なるべく5分前までにお入りくだ さい。\n※途中参加も可能です。\n\nお問い合わせ\n\nイ ベントに関するお問い合わせはinfo@to-kei.netまでご連絡 ください。\n\n注意事項\n\n・リクルーティング、勧誘 、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、 主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分 とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう 、ご協力をお願い致します。\n・講座内で扱うコンテ ンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属していま す。複製はご遠慮ください。\n・個人ブログへの講義 コンテンツの掲載はご遠慮ください。\n\n全人類がわか る統計学とは\n\n統計学の学習サイト、全人類がわかる 統計学を運営、管理している団体です。統計学とその 関連分野について、出来るだけわかりやすく多くの人 々に届けるということを目指して活動しています。\n LOCATION:渋谷駅徒歩5分 東京都渋谷区渋谷１-８-３ TOC第１ ビル2階 URL:https://techplay.jp/event/684864?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR