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:750223@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:20260405T135943Z CREATED:20190912T061727Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75022 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\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※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\,panda s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講座を通じて得ら れること\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内容\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 ※ 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\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※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持ち物\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こんな人にオススメ\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講師\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\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【Paypa l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10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/750223?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR