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:728514@techplay.jp SUMMARY:Pythonで学ぶ時系列データ解析入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190502T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190502T180000 DTSTAMP:20260502T093019Z CREATED:20190419T070620Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72851 4?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。３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\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\,AR MA\,ARIMAモデルの理論の理解\n・AR\,MA\,ARMA\,ARIMAモデルのP ython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・持ち物\n\nPython3をインストールした PCの持参をお願いいたします．\n\nまた以下のライブラ リをインストールするようにお願いいたします。\n・st atsmodel\n・pandas\n・numpy\n・matplotlib
\n\nまた，講義はJupy ter Notebookを用いて行いますので，インストール頂いた ほうがスムーズに講座を受けることが可能です．\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\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小林悠\n大学院にて複雑な最適化問題を解くための アルゴリズムや機械学習への応用研究に従事。機械学 習における最適化手法の改善手法を提案し、深層学習 による自然言語処理への応用について国際会議で発表 経験あり。また大学時代は、学科で4年連続成績トップ になり、三度の表彰を受ける。現在は、深層学習によ る自然言語処理を用いた対話型システムやそのユーザ 満足度について研究している。\n\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10 00円頂きます。必要な方は、以下のフォームよりご申 請ください。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全人類がわかる統計学 領収 書発行フォーム\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「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AVILE N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/728514?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR