BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:為替データで学ぶ時系列データ処理入門 X-WR-CALNAME:為替データで学ぶ時系列データ処理入門 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:711781@techplay.jp SUMMARY:為替データで学ぶ時系列データ処理入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190113T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190113T130000 DTSTAMP:20260422T165253Z CREATED:20181212T105833Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71178 1?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 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「A Rモデル、MAモデル、ARMAモデル\,ARIMAモデル」の理論の 説明と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\,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・ 過去の為替データから未来の為替変動予測\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-ke i.netまでご連絡ください。\n※講座の進行は「jupyter note book」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德永備久\n大学にて、数理統計 学を専攻。現在は中央大学大学院にて時系列解析に関 する研究に従事。日常的にデータを収集し考察するこ とを趣味としている。\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 notebo ok」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領収書について\n\n【St ripeで事前決済の方】\nクレジットカード会社が発行す る明細を領収書の代わりとしてご利用ください。当社 より重複しての領収書発行は行なっておりません。\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 【Paypal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 より重複しての発行は行えません)\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: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/711781?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR