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:691356@techplay.jp SUMMARY:Pythonで学ぶ時系列データ解析入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180830T194500 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180830T220000 DTSTAMP:20260503T081715Z CREATED:20180818T060432Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69135 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\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\,for 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※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講座を通じて得られること\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内容\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※ 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事前準備\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.n etまでご連絡ください。\n※講座の進行は「jupyter noteboo k」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こんな人にオススメ\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講師\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P ython、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\n持ち物\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参加費\n前払い\n2500円（受付時に お支払いください）\n領収書について\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Payp al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受付・入場時間\n開始の15分前から\ 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お問い合わせ\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注意事項\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全人類がわかる統計学とは\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。 LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 東京都台東区台東１丁目11番4号 (誠心Oビル3階) URL:https://techplay.jp/event/691356?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR