Course
時系列解析特化コース
対象者
・時系列データの扱い方や各手法を学びたい方 ・時系列データを用いた需要予測等を行いたい方
Value
研修の特徴
時系列データの扱い方、統計モデル・機械学習モデルを用いた予測について学ぶコースです。
Goal
研修の到達点
・時系列データの構造を理解し、前処理や特徴量エンジニアリングを実装できる状態 ・時系列データに対する各手法を理解し、予測モデルを検討・構築できる状態
Time Schedule
スケジュール
| 1 日目 | ▪ 時系列データの扱い方 ・時系列データの構造 ・自己相関、周期性、トレンド、外因性、ノイズ ・定常性と非定常性 ▪ 前処理、特徴量エンジニアリング ・ワイドフォーマット、ロングフォーマット ・カレンダー特徴量、ラグ特徴量、ローリング特徴量、 エキスパディング特徴量、リード特徴量 ▪ 統計モデル（自己回帰型モデル）の適用 ・自己回帰モデル、移動平均モデル、自己回帰移動平均モデル、 自己回帰和分移動平均モデル(ARIMA)、 季節変動自己回帰和分移動平均モデル(SARIMA) ・Box-Jenkins 法 |
| 2 日目 | ▪機械学習モデルの適用 ・ニューラルネットワーク ・再起型ニューラルネットワーク ・RNN、LSTM ・畳み込みニューラルネットワーク ・Squeeze ネットワーク、Dilated CNN ▪その他 ・Prophet による時系列解析 |
Q&A
よくある質問
Q
本コースの料金や詳細について教えてください。A
本コースの料金や詳細については、お問い合わせよりご連絡ください。お見積り書の発行も可能です。
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