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:724798@techplay.jp SUMMARY:Pythonで学ぶ時系列データ解析入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190409T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190409T220000 DTSTAMP:20260422T121654Z CREATED:20190323T121039Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72479 8?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講座一覧の フローチャート\n\nどの講座から受講したら良いのかわ からないというような方は、下記のフローチャートを 参考にしていただければと思います。\n\n\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・pa ndas\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黒木 裕鷹\n金融における 資産価格モデルや、マーケティングにおけるPOSデータ 解析、生産ラインの異常検知など、様々なプロジェク トに携わる。R言語コミュティTOKYO.Rなどの勉強会でも 積極的に登壇。統計関連学会連合大会などでの受賞経 験あり、大学院にてデータサイエンスの応用研究に従 事。\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。\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。\n\n【別途領収書発行が必要 な方】\n別途発行手数料として1000円頂きます。必要な 方はinfo@to-kei.netまでご連絡ください。領収書発行手数 料と受講料金を合算した金額で発行いたします。\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・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「全額返金」し、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株式会社AVILENが運営するサービスで す。統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる 統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材や データサイエンティスト育成のための教育事業を行な っております。\n統計学や機械学習を、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/724798?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR