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:729060@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:20190505T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190505T220000 DTSTAMP:20260424T010917Z CREATED:20190423T062140Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72906 0?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※ 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・ numpy\n ・ pandas\n・ statsmodels\n・ pystan\n・ fbprophet\n\n※講座の進 行は「jupyter notebook」を使います。Python3の実行環境に 特にこだわりのない方はインストールすることをオス スメいたします。\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\nこんな人にオススメ\n\n・Pytho n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吉川武文\n東京大学大学院にて機械学習を 用いた生物データ解析の研究を行う。学部では生物情 報科学を専攻。生物から得られるビッグデータの解析 や生物学における理論のシミュレーション、モデリン グなどにも精通。東京大学理科二類最高点合格、日本 生物学オリンピック金賞・本選一位などの受賞歴を持 つ。\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1000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 3階 URL:https://techplay.jp/event/729060?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR