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時系列データの解釈・予測を行うためのフレームワークを
Pythonによる実装を通して体系的に学びます!
★ PC実習付きセミナー
講師
Logics of Blue 代表 馬場 真哉 氏
■ 主経歴
2014年4月-2017年6月 IT企業にて生産管理システムの開発などに従事。
2017年7月-現在 独立し、データ分析の支援や書籍の執筆などに従事。
■ 主要著書
・平均・分散から始める一般化線形モデル入門(2015)
・時系列分析と状態空間モデルの基礎:RとStanで学ぶ理論と実装(2018)
・Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書(2018)
■ 専門・得意分野
・数理統計学の理論と応用
・意思決定論とオペレーションズ・リサーチ
受講料
49,980円(税込)
■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合47,250円、
2名同時申込の場合計49,980円(2人目無料:1名あたり24,990円)で受講できます。
備考欄に「会員登録希望」と希望の案内方法【メールまたは郵送】を記入ください。
(セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
今回の受講料から会員価格を適用いたします。)
※ 会員登録とは
ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切掛かりません。
必要な予備知識
Pythonを自分でインストールできる。
「pip install」コマンドを実行できる。
習得できる知識
・時系列分析の基礎理論と実際の分析作業のイメージ
・Python(pandas・matplotlib・statsmodels等)を用いた時系列データの取り扱い
・Box-Jenkins法による、時系列データの予測
・状態態空間モデルによる、時系列データの解釈と予測
趣旨
毎日の売り上げデータやセンサーのデータ、ログデータなど、時系列データが豊富に蓄積されるようになってきました。こういった時系列データを有効活用するための枠組みが時系列分析です。
Pythonは、文法がシンプルで初心者でも学習しやすい、汎用的なプログラミング言語です。さらにnumpyやpandas、statsmodelsといった高度な数値計算を簡単に行うライブラリが存在します。Jupyter Notebookという便利な無料ソフトを合わせて使うことで、高度な分析を簡単に実行・保存できます。
このセミナーでは、時系列分析の基礎理論を解説したうえで、時系列データの解釈・予測を行うための “フレームワーク” を、Pythonによる実装を通して体系的に学びます。
プログラム
1.はじめに
2.時系列分析の基礎
2-1.データ分析の基本
2-2.時系列分析の基本
2-3.時系列データの構造
2-4.統計モデルと時系列分析
3.Box-Jenkins法
3-1.Box-Jenkins法の概要
3-2.データの変換
3-2-1.対数変換
3-2-2.差分
3-2-3.季節差分
3-3.SARIMAXモデル
3-3-1.自己回帰(AR)モデル
3-3-2.移動平均(MA)モデル
3-3-3.ARIMAモデル
3-3-4.SARIMAモデル
3-4.モデル選択の概要
3-4-1.赤池の情報量規準(AIC)
3-4-2.単位根検定
3-4-3.モデルの評価
4.線形ガウス状態空間モデル
4-1.状態空間モデルの概要
4-2.ローカルレベルモデル
4-3.状態空間モデルの推定方法の概要
4-3-1.カルマンフィルタ
4-3-2.最尤法
4-3-3.平滑化
4-4.基本構造時系列モデル
4-4-1.ローカル線形トレンドモデル
4-4-2.周期性を組み込んだモデル
【質疑応答・名刺交換】
キーワード 時系列/分析/Python/numpy/statsmodels/セミナー/研修
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