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:712083@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:20260427T114609Z CREATED:20181214T141324Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71208 3?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 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「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・過去の 為替データから未来の為替変動予測\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・statsmod el\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 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\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.ne t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領収書について\n【Stripe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【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【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/712083?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR