実データ解析を見据えた時系列解析中級【丸の内開催】

概要

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。
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。
(fbprophet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)

※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！

※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。

講座を通じて得られること

・AR,MA,ARMA,ARIMAモデルの復習とパラメータ選択の方法
・状態空間モデルの基礎
・prophetを使ったモデルへのドメイン知識の反映方法

内容

・時系列解析の基礎の復習
・ AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMAモデルまでの復習と実装 ・状態空間モデルの紹介
・prophetを用いた簡単な構造時系列モデルの紹介と実装
・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

※ 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。

講座一覧のフローチャート

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。

事前準備

Python3のインストールをお願いいたします。
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。



・ numpy
・ pandas
・ statsmodels
・ pystan
・ fbprophet

※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。

持ち物

・Python3の実行環境をインストール済みのPC(windows Mac)
※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。

こんな人にオススメ

・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。）

 ・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
・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
・状態空間モデルの概要を掴みたい方
・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

講師

渡邉雅也
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。

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遅れる場合は必ずご連絡をお願いいたします。
ご連絡先：info@to-kei.net

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全人類がわかる統計学とは

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。 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。