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:729763@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:20190529T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190529T220000 DTSTAMP:20260422T005018Z CREATED:20190427T113022Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72976 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\n※ 本講座は、動画復習対応講座でございます。受講した 翌日から3日間、動画を公開いたします。聞き逃してし まった箇所の補填やより深い理解のためにお役立てい ただけると幸いです！\n\n※当講座でPythonの基本文法\,p andas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\, SARIM A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(windo ws 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・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黒木 裕鷹\ n金融における資産価格モデルの構築や、マーケティン グのデータ解析、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。データ分析などの勉強会でも 積極的に登壇。大学院にてデータサイエンスの応用研 究に従事。\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Payp al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-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 3階 URL:https://techplay.jp/event/729763?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR