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:719632@techplay.jp SUMMARY:Pythonで学ぶ時系列データ解析入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190301T123000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190301T153000 DTSTAMP:20260421T052614Z CREATED:20190213T140526Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71963 2?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( 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\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\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\,fo r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\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\n講座を通じて得られること\n\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\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\,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\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・panda s\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\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\n 持ち物\n\n・Python3の実行環境をインストール済みのPC(wi ndows 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P aypal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-kei.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・最小遂行人数は「3名」で す。開催日の前日までにこの人数に達しない場合は中 止となります。ただし、複数の媒体で募集を行ってい るので、本サイトの申込者数が最小遂行人数に達しな い場合でも開催になる場合がございます。もし、中止 が決定した場合はその時点で登録しているメールアド レスにご連絡させていただきます。\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/719632?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR