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11月

14

Pythonで学ぶ時系列データ解析入門

Registration info

教室受講(1週間閲覧可能な復習用動画の配布あり)

3500 (Pre-pay)

FCFS
4/5

オンライン受講(動画は開講日より1週間閲覧可能。講座開始時間頃メールでお送りいたします。)

3500 (Pre-pay)

FCFS
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About Prepayment

About Prepayment Contact Info:

(Only shown to attendees.)

Cancel/Refund Policy:

前払いの方で急遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一部講座のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。
連絡先のメールアドレスまたはLINE@(推奨)にご連絡ください。キャンセルの場合は、開催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

Print receipt data:

発行しない (詳しくはこちら)

Description

概要

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。

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。

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。

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。

※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入門講座を先に受講することをお勧めいたします。

講座を通じて得られること

・時系列データ分析の基本の理解
・AR,MA,ARMA,ARIMAモデルの理論の理解
・AR,MA,ARMA,ARIMAモデルのPythonでの実装体験
・上記各種モデル選択の方法

内容

・解析データの説明
・回帰分析の説明
・時系列データを扱う上での注意点
・AR,MA,ARMA,ARIMAモデルの理論の説明
・AR,MA,ARMA,ARIMAモデルの理論の実装
・モデル評価手法・選択手法の解説


※ 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。

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事前準備・持ち物

Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします.

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。
・statsmodel
・pandas
・numpy
・matplotlib


また,講義はJupyter 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.
※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。)

 ・時系列データを用いてトレンド予測をしたい方
・これから為替や仮想通貨の変動予測をしたい方

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。

(オンライン動画、復習用動画は別講師の場合があります。)

領収書について

【Stripeで事前決済の方】
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。

【Paypalの方】
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。

【別途領収書発行が必要な方】
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。
全人類がわかる統計学 領収書発行フォーム

受付・入場時間

開始の10分前から

※なるべく5分前までにお入りください。
※途中参加も可能です。

❇オンライン受講でお申し込みいただいた方は、セミナールームにてご参加いただくことはできません。ネット環境のある場所での受講をお願いいたします。

ポータルサイト会員登録のお願い

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。 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。

お問い合わせ

・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。
・こちらで⇨LINE@からもお問い合わせいただけます。(推奨)

注意事項

・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。
・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。
・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。
・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。

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。

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avilen

avilen published Pythonで学ぶ時系列データ解析入門.

10/27/2019 16:18

Pythonで学ぶ時系列データ解析入門 を公開しました!

Ended

2019/11/14(Thu)

19:00
22:00

Registration Period
2019/10/27(Sun) 16:16 〜
2019/11/14(Thu) 19:00

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

Organizer

Attendees(4)

dodo5522

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JamieMin

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chappy_jr

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Yao Yao

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