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:749014@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:20190928T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190928T220000 DTSTAMP:20260420T105800Z CREATED:20190904T094142Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74901 4?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\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渡邉雅也\n 経済ファイナンス時系列データに関する研究に従事。 統計学、情報工学、最適化の理論などに精通。大手証 券会社にて機械学習に関する技術を用いた分析を行っ た経験を活かし、kaggleなどのコンペティションにも参 加。幅広いAI分野の講座の講師を務める。\n\n\n(オンラ イン動画、復習用動画は別講師の場合があります。)\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10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-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/749014?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR