Pythonによる時系列データ分析の基礎とそのポイント ~1人1台PC実習付 ~

~ Python言語の文法、 時系列データと確率分布、Pythonを用いた時系列データの前処理、自己回帰モデル、時系列データの分析とデータモデリング ~

・Pythonを利用した時系列データ分析をPC演習を通して基礎から学ぶための講座
・Pythonによるデータ分析や人工知能のアルゴリズム開発のための平易な言語仕様と時系列データ分析に関する知識を修得できる特別セミナー!

※PCは弊社で用意いたします

講師の言葉

 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。

本セミナーは受付を終了いたしました

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年09月26日(水) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・時系列分析の技術や理論を基礎から学びたい方
・実際のデータ分析の実務がどのように行われているか学びたい方
予備知識 ・特に必要としません、基礎からわかりやすく解説します
修得知識 ・時系列データ分析に関する基本的な知識
プログラム

1.Python入門
   (1).Jupyter-notebook基礎
   (2).Python文法基礎
   (3).データハンドリング(Pandas)
   (4).データフレームの基本操作
   (5).データフレームに対する演算
   (6).データ可視化(matplotlib)
   (7).ヒストグラム
   (8).棒グラフ
   (9).散布図
  (10).折れ線グラフ

2.時系列データ概論
   (1).時系列データとは
   (2).時系列データの種類
   (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
   (1).日付のシーケンス生成
   (2).Datetime型への変換
   (3).系列のシフト・階差の取得
   (4).日付によるレコードの選択・抽出
   (5).曜日の取得
   (6).日付・曜日のMultiIndexによるレコード選択
   (7).変数を利用した特定の日付以降のレコードの取得
   (8).対数化

4.時系列データ分析入門
   (1).時系列データの分布と要約
   (2).時系列データの性質
   (3).自己回帰モデル
   (4).単位根過程

5.時系列データモデリング
   (1).ARIMAモデル
   (2).状態空間モデル

6.ケーススタディ

キーワード データ可視化 時系列データ 自己回帰モデル 状態空間モデル Python
タグ 統計・データ解析データ解析データ分析
受講料 一般 (1名):50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,100円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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