| コースコード | AIE013 |
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| コース概要 | 時系列解析とは、時間経過・推移に伴って変化する「時系列データ」を分析する手法です。時系列データは、一定の時間間隔で収集されたデータポイントの集合であり、経済、金融、気象、医療、製造などさまざまな分野で利用されています。 本コースでは、時系列解析の基礎知識や時系列データの扱い方、一般的な予測モデルについて学習します。また、学んだ予測モデルを実際のデータセットに適用し、売上予測にも挑戦いただきます。 |
| 到達目標 | ・時系列データの基本的な扱いについて理解できる。 ・StatsModels/SARIMAモデルを用いた時系列分析が実施できる。 ・実際のデータセットを用いて、RNNやLSTMを適用し、予測を行うことができる。 ・Kerasを用いてLSTMモデルを構築し、時系列データを解析できる。 ・データの前処理やモデルの評価方法を理解できる。 |
| 対象者 | ・時系列データの基礎的な扱いや時系列分析を行う際に持つべき視点を理解したい方。 ・時系列データの前処理から、モデルの構築・予測を学習したい方。 |
| 前提知識 | ・Pythonの基礎的な知識と、基本的なライブラリ(NumPy、Pandas算）、Matplotlibなど）についての知識があること、もしくは「Pythonの基礎とデータ分析ライブラリ」コースを修了しているか、または同等の知識があること。 ・統計学の基礎知識（平均、分散、相関など）があること。 |
| 内容 | 1．時系列解析I（統計学的モデル） ・時系列データに触れてみよう ・定常性、ARMA・ARIMAモデル ・時系列データの前処理 ・SARIMAモデルの構築 2．時系列解析II（RNNとLSTM） ・RNN/LSTM基礎 ・RNN/LSTM実装編 3．時系列解析III（LSTM応用） ・売上予測 |
| 教材サンプル | |
| 標準学習時間 | 9.5 |
| 学習形態 | eラーニング |
| カテゴリー | データサイエンス |
| コースフロー | |
| 備考 | 【お申し込み前に必ずご確認ください】 ・Aidemyユーザー向け利用規約をご確認ください。 ・サービス有効期間は90日間です。 ・講義動画で構成されています。音声再生環境が必要です。 ・このコースは、Aidemy社より提供いたします。 ・コース実施に必要となるご受講者の個人情報をAidemy社へ提供いたします。 ・このコースは、インターネットによる研修のため、パソコンとWeb環境が必要です。 ・お申し込みの前に必ず学習利用環境をご確認ください。なお、ご利用にあたっては、ご受講者のE-Mailアドレスが必須となります。 ・本コースの受講は、輸出規制に係る法令ならびにコース委託元との契約により、日本国内居住者に限ります。 ・This course is available for application only to residents of Japan,in accordance with regulations related to export control and the agreement with the course provider. |
| 受講料 | ¥68,200（税込） |
| 空席状況 |
 ：空席あり |
 ：残り４席以内 |
 ：満席 |
 ：受付終了 |
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| 研修会場 | 開催日程 | 日数 | お申し込み | 空席状況 | 臨時 |
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