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:736489@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:20190626T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190626T220000 DTSTAMP:20260502T045958Z CREATED:20190611T095008Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73648 9?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※ 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\,ARM A\,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・ n umpy\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 ・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\,AR IMA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 。特に時系列データ分析に精通し、法人研修やAIセミ ナーの講師を務める。\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ポータルサイト会員登録のお願い\n\n全人 類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って講座 で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。\n初め て全人類がわかる統計学の講座に参加される方は、あ らかじめこちらより会員登録をお願いいたします。\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/736489?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR