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【オンライン】データサイエンティスト養成講座 第一回 「Rを用いた時系列データ分析の基礎」

 【情報機構】

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開催日 2021年5月24日 開始:10:30 | 終了:16:30
会場 会場での講義は行いません(オンラインセミナー)
東京都品川区大崎3-6-4-3F[地図]
※地図は若干の誤差が生じる場合があります。詳細は主催者よりご連絡いたします。

講師 株式会社フィンデクス 青木義充
定員 30名
主催 株式会社 情報機構
受講備考 見逃し有、無し選択可能

詳細は弊社HPをご覧ください
https://www.johokiko.co.jp/seminar_medical/AM210590.php#S1
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申込セミナー

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申込 開催日 セミナー名 受講料(税込) 定員
2021年5月24日 【オンライン】データサイエンティスト養成講座 第一回 「Rを用いた時系列データ分析の基礎」 47,300円 30名
終了
2021年5月28日 【オンライン】データサイエンティスト養成講座 第二回 「データサイエンスに必要なベイズ統計の基礎知識を身につける」 47,300円 30名
終了
2021年5月31日 【オンライン】データサイエンティスト養成講座 第三回 「機械学習を用いたデータ分析入門」 47,300円 30名
終了

概要

時系列データとは,時刻変化に伴って値が変化する対象を,ある特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変わりありません.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.なお,データ分析に広く利用されているR言語を用いた演習例を交えることで,より実践的に学習することができます.

プログラム

  1. 時系列データの特徴について
     1-1 時系列データの定義
     1-2 時系列データでない例とその違い
     1-3 時系列データの観察と確認法

    2. 時系列データの分析について
     2-1 時系列データの取り扱い
     2-2 時系列データの性質とモデルの導入
      ・自己回帰(AR)モデル
      ・移動平均(MA)モデル
      ・ARMAモデル
      ・ARIMAモデル
     2-3 うまくいかない分析例
     2-4 時系列データ分析のコツ

    3. 統計分析用のプログラミング言語
     3-1 Rの導入
     3-2 ソースコードと実行例の紹介

受講されることで得られる効果

  • ・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.
    ・R言語を用いた時系列データの分析ができるようになる.

講師

  • 株式会社フィンデクス
    代表取締役  博士(学術)
    青木義充

    慶應義塾大学にてニューラルネットワーク,衛星レーダの画像解析の研究に従事.2004年に一橋大学助手就任し,金融データ解析を専門とする.2007年から株式会社QUICKで,金融業界動向のマーケティング,新たな金融情報サービスの企画,金融機関などとの共同研究に従事する傍ら,総合研究大学院大学複合科学研究科統計学専攻を修了し,商品先物のリスクに関する研究で学位(学術)を取得する.それ以降,金融に関する学会,論文の発表,著書の執筆のほか,一橋大学,上智大学で非常勤講師としてデータサイエンス,数理ファイナンスを指導.2018年9月,FinTech時代に真に役立つ金融知識と技能を幅広い方々に届けるべく,株式会社エフビズを創立,代表取締役を務める.2020年11月に社会人向けデータサイエンス教育プログラムとデータ解析コンサルティングに特化した株式会社フィンデクスを共同創業し,代表取締役に就任.

    ■業界での活動
    企業との共同研究,データ解析コンサルティング
    学会,研究集会での研究発表,
    大学での非常勤講師,企業での教育研修セミナー講師
    ・一橋大学,上智大学,成蹊大学
    一般向け,専門家向けの各種セミナー講演,

    ■専門・得意分野
    時系列解析,金融データ解析,ベイズ統計学,データサイエンス

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