時系列データ解析の基礎とモデル同定・特徴量抽出の実践ノウハウ　～１人１台ＰＣ実習付～　【弊社研修室】

講師の言葉

　本講義では、時系列データとその生成および時系列解析の数理的知識を理解し、実践的なスキルを習得することを目的とします。講義は６時間にわたり、以下の内容をカバーします。

　まず、時系列データの基本概念と特徴、基本的な数理知識、そして基本的な統計量について学びます。次に、時期列データのモデリングを学習します。移動平均（MA）モデル、自己回帰（AR）モデルのような線形モデルや非線形時系列などの構築とその性質や適用方法を学びます。これらのモデルをベースとしてパラメータ推測やそのモデル同定について学習します。

　後半では、時系列解析をハンズオンで実践します。まずはフリーソフトウェアRによるデータ生成について学習します。それに加えて、時系列データの生成、可視化、前半で学習したモデル同定などを実践して、理解を深めます。つぎに、実際の時系列解析における問題点をディスカッションし、リサンプリングを理解した上で、それを用いた高度な特徴量抽出を学びます。

　最後には例題を通して高度な手法を理解し、総合演習と質疑応答の時間も設けます。フリーソフトウェアRを使用した、理論と実践をバランスよく学べる内容となっています。