Pythonによる時系列データ解析と実践のポイント　＜オンラインセミナー＞

講師の言葉

　時系列解析をPythonを使って実装する手法を解説します。実行環境はWindowsのAnaconda/Jupyter notebookを利用し、初学者でも直観的かつ包括的に時系列解析の概要が把握できるようにします。現在、時系列データ解析には、スタンダードな統計的手法を使う方法、機械学習を使う方法、そして深層学習を使う方法の４種類があり、それぞれの手法の長所・短所を知ることが重要です。内容はデータの前処理から、各種手法の解説、利用できる公開データセットの紹介と、業務でのアルゴリズム実装のプロトタイプに必要な事項を一通り学びます。これにより、最終的には、第一に異常検知を想定して、各人の業務環境と目的、実装と運用コスト等に即した、適切な解析手法の選択と組み合わせができるようになることを、最終的な目的とします。

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