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:740065@techplay.jp SUMMARY:Pythonで学ぶ時系列データ解析入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190724T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190724T220000 DTSTAMP:20260421T074024Z CREATED:20190704T061644Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74006 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\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\,for 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※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1週間、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※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P ython入門講座を先に受講することをお勧めいたします 。\n講座を通じて得られること\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内容\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 ※ 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講座一覧のフローチャート\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事前準備・持ち物\nPython3をインストールし たPCの持参をお願いいたします．\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また，講義はJupyte r 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こんな人に オススメ\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講師\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\n領収書について\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【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【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受付・入場時間\n開 始の15分前から\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ポータルサイト会員登 録のお願い\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お問い合わせ\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注意事項\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全人類がわかる統計学とは\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。 LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 台東区台東１丁目11番4号 誠心O ビル3F URL:https://techplay.jp/event/740065?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR