時系列データ分析の基礎とPythonを用いた実践【PC実習付き】
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | (株)R&D支援センター |
キーワード | 情報技術 SQC一般 機械学習・ディープラーニング |
開催エリア | 東京都 |
開催場所 | 【江東区】江東区文化センター |
交通 | 【地下鉄】東陽町駅 |
Pythonを利用して時系列分析の技術や理論を基礎から学びたい方を対象に、
演習を中心としたワークショップ形式で分かりやすく解説!
※ 事前にインストール情報をお送りいたします。PythonをインストールしたノートPCを各自ご持参ください。
講師
DATUM STUDIO株式会社 取締役CAO 里 洋平 氏
【ご紹介】
言語の東京コミュニティTokyo.Rの主催者。
ヤフー株式会社で、推薦ロジックや株価の予測モデル構築など分析業務を経て、株式会社ディー・エヌ・エーで大規模データマイニングやマーケティング分析業務に従事。
その後、株式会社ドリコムにて、データ分析環境の構築やソーシャルゲーム、メディア、広告のデータ分析業を経て、DATUM STUDIO株式会社を設立。
情報処理学会 ビッグデータ研究グループ 幹事
【著書】
『ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門』(ソフトバンククリエイティブ)
『データサイエンティスト養成読本』(技術評論社)
『データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編』(技術評論社) など
受講料
R&D会員登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円(税込)から
★1名で申込の場合、47,250円(税込)へ割引になります。
★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,980円(2人目無料)です。
(まだR&D会員未登録の方は、申込みフォームの通信欄に「会員登録情報希望」と記入してください。詳しい情報を送付します。ご登録いただくと、今回から会員受講料が適用可能です。)
持参物
【ノートPC】
・Windows:Windows7 以降(32bit / 64bit問わず)
・Mac:OSX 10.7(Lion)以降
その他の環境でもAnacondaでPython3.5+ブラウザ上でJupyter-notebookが動く環境が構築できていれば大丈夫です
受講対象・レベル
・若手技術者や新人の方
・時系列分析の技術や理論を基礎から学びたい方
・Pythonの基礎を学びたい方
必要な予備知識
・特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします
習得できる知識
・時系列データ分析に関する基本的な知識
・Pythonを用いた基本的なデータ分析、時系列データ分析
趣旨
昨今、データサイエンス・データ分析の分野において、Pythonが注目されるようになっています。Pythonは、統計学・機械学習の豊富なライブラリーを有しており、アドホックなデータ分析や人工知能アルゴリズム開発の分野でデファクトスタンダードとなっている言語です。また、Pythonには、平易な言語仕様と利用しやすい実行環境があり、プログラミング経験のない方でも始めやすい、という特徴があります。
本講座は、Pythonを利用して時系列分析を学習したい方を対象に、演習を中心としたワークショップ形式で実施します。
プログラム
1.Python入門
1-1 Jupyter-notebook基礎
1-2 Python文法基礎
1-3 データハンドリング(Pandas)
1) データフレームの基本操作
2) データフレームに対する演算
1-4 データ可視化(matplotlib)
1) ヒストグラム
2) 棒グラフ
3) 散布図
4) 折れ線グラフ
2.時系列データ概論
2-1 時系列データとは
2-2 時系列データの種類
2-3 時系列データと確率分布
3.Pythonを用いた時系列データの前処理
3-1 日付のシーケンス生成
3-2 Datetime型への変換
3-3 系列のシフト・階差の取得
3-4 日付によるレコードの選択・抽出
3-5 曜日の取得
3-6 日付・曜日のMultiIndexによるレコード選択
3-7 変数を利用した特定の日付以降のレコードの取得
3-8 対数化
4.時系列データ分析入門
4-1 時系列データの特徴量
4-2 時系列データの性質
5.統計モデル
5-1 統計モデリング
5-2 自己回帰モデル/単位根過程
5-3 ARIMAモデル
5-4 状態空間モデル
6.曲線フィッティング
6-1 機械学習
6-2 prophet
【質疑応答・名刺交換】
キーワード 時系列,データ,分析,統計,機械学習,基礎,概論,入門,python,セミナー,研修,講習