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:686443@techplay.jp SUMMARY:Pythonで学ぶ時系列データ解析入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180802T194500 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180802T220000 DTSTAMP:20260420T205426Z CREATED:20180722T052517Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68644 3?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※当 講座でPythonの基本文法の解説は行いません。Pythonの基 本が不安な方はPython入門講座を先に受講することをお 勧めいたします。\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\,ARMA\,ARIMAモデルの理論の理解\ n・AR\,MA\,ARMA\,ARIMAモデルのPython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\,A RMA\,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
\nPy thon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「jupyte r 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S EO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崔 一鳴\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Python、R、仮説検定、統計の基礎の記事 を中心に担当。現在は、PythonやRを使い、大手保険会社 で業務改善のためのデータ分析やDSコンペへの参加な どの活動をしている。また東京工業大学大学院にて自 然言語処理の研究にも従事。\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「jupyt er 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 東京都渋谷区鶯谷町5-7 第２ヴィラ 青山 302 URL:https://techplay.jp/event/686443?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR