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:709550@techplay.jp SUMMARY:Pythonで学ぶ時系列データ解析入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181217T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181217T220000 DTSTAMP:20260516T065508Z CREATED:20181124T061717Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70955 0?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・時系 列データ分析の基本の理解\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・上記各種モデル選択の方法\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\,M A\,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.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\n持ち物\n・Python 3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「ju pyter 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 \n3500円\n※前払いの方で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 し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には 応じ兼ねますのでご了承ください。\n2回目の参加の方\ n無料\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 台東区台東１丁目11番4号 誠心O ビル3F URL:https://techplay.jp/event/709550?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR