～ データ分析の基礎と推測、時系列データの特徴、自己回帰性モデル、データの予測とシミュレーション ～
・時系列データの分析手法から実装ポイントまでを修得し、データの予測やシステム開発へ応用するための講座
・データの並び順を意識した時系列データの分析方法を修得し、精度の高いシステム開発へ応用しよう！
※PCは弊社で用意いたします
Pythonによる時系列データ分析の基礎と効果的なデータ分析および予測への応用 ～１人１台PC実習付～
講師の言葉
時系列データとは、時刻の変化に伴い値が変化する対象を、ある一定の時間間隔で記録したものを指します。たとえば、毎日の正午の気温を記録したものは時系列データです。時系列データの分析では、データの並び順・前後関係を意識するか否かを重要視します。たとえば、１週間の正午の平均気温は、７日分の気温の総和を７で割れば求められます。ここで、７日分の総和は、足し合わせる順番を意識する必要はなく、月火水木金土日でも金月水火日木土のいずれであっても等しく、同様に、バラつきを示す指標である分散も、他のデータとの関係を見る相関係数も、データの並び順を意識しないため、いわゆる時系列データの分析とは考え方が異なります。
本セミナーでは、時系列データの特徴をとらえながら分析する手法の考え方、特にデータの順序関係を意識することで生じるメリットについて、実際の時系列データを用いながら説明します。また、Jupyter Notebook上でのPython を用いた演習を通じて、実際のデータ分析、予測・シミュレーションの手順を学ぶことができます。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | PC実習付きセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・時系列データの解析に興味のある方 ・時系列データの解析法およびデータの予測について修得されたい方 ・システム、ソフト、データ解析分野の技術者の方 |
| 予備知識 | ・確率統計の基礎知識 |
| 修得知識 |
・時系列データの特徴を理解し、一般的なデータとの違いが分かる ・時系列データの特徴を活かした分析手法の基礎が学べる ・Ｐｙｔｈｏｎを用いて簡単な時系列データ分析が実行できる |
| プログラム |
１．データ分析の基礎と推測 ２．時系列データの特徴 ３．予測・シミュレーション実例 |
| キーワード | 時系列データ 自己回帰モデル コレログラム 単位根 ARモデル MAモデル ARMAモデル ARIMAモデル 分析 データ AI 人工知能 予測 推定 確率 統計 |
| タグ | 統計・データ解析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：57,200円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：51,700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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