BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:実データ解析を見据えた時系列解析中級 X-WR-CALNAME:実データ解析を見据えた時系列解析中級 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:717873@techplay.jp SUMMARY:実データ解析を見据えた時系列解析中級 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190218T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190218T170000 DTSTAMP:20260421T203520Z CREATED:20190131T135527Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71787 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\n当講 座は時系列分析の基礎(AR\,MA\,ARIMAモデルなど)を一通り 勉強したことがある人向けに、実践的な時系列データ 解析手法、状態空間モデルの概要、ドメイン知識の反 映方法をpythonを用いたハンズオンを通して理解してい ただくことを目的とした講座です。\n\n基本的なモデル の復習やパラメータの選択方法、状態空間モデルにつ いて学習した後に、fbprophetを使って時系列データの実 践的な解析方法をハンズオン形式で紹介します。\n (fbp rophetとは「大変な時系列分析のスケール化」をコンセ プトとしたfacebook社が開発したライブラリです)\n\n※当 講座でPythonの基本文法\,pandasの操作の解説は行いませ ん。Pythonの基本が不安な方はPython入門講座を、pandasの 扱いに不安のある方はデータ分析入門講座を先に受講 することをお勧めいたします。また、時系列分析に初 めて触れる方はこちらの講座の受講をおすすめしてお ります。\n\n講座を通じて得られること\n\n・AR\,MA\,ARMA\, ARIMAモデルの復習とパラメータ選択の方法\n・状態空間 モデルの基礎\n・prophetを使ったモデルへのドメイン知 識の反映方法\n\n内容\n\n・時系列解析の基礎の復習\n・ AR\, MA\, ARMA\, ARIMA\, SARIMAモデルまでの復習と実装\n・状 態空間モデルの紹介\n・prophetを用いた簡単な構造時系 列モデルの紹介と実装\n・時系列データ解析にドメイ ン知識を反映する方法の紹介\n\n事前準備\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・ numpy\n・ pandas\n・ statsmodels\n・ pystan\n・ fbprophet\n\ 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\nこんな人にオススメ\n\n・Pythonの基本的な文 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・時系列分析の基礎(AR\,MA\,ARIMAモデルなど)(この 内容に自信のない方はこちらの講座を先に受講してい ただくことをおすすめいたします。)は一通り勉強した ことがある方\n・実際のデータ解析において時系列デ ータ分析をする際のモデル選択に悩んでいる方\n・状 態空間モデルの概要を掴みたい方\n・時系列データ分 析にドメイン知識をいれて分析してみたい方\n\n講師\n\ n柳浜万里\n京都大学大学院にて、世界初のモデルとな る機械学習を用いた地震予測手法の開発に従事。kaggle( データ分析コンペ)にてメダル獲得経験あり。また会社 で深層学習を応用したプロジェクトにも携わりつつ、 法人研修の講師なども積極的に行う。\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 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領収書に ついて\n\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\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・メールでのお問い合わせは、info@to-k ei.net　までご連絡ください。\n・こちらで⇨LINE＠から もお問い合わせいただけます。（推奨）\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 3階 URL:https://techplay.jp/event/717873?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR