以下の入門コースのオンデマンド配信

内容の詳細は、以下をクリックし確認してください

https://seminar.salesanalytics.co.jp/bts_intro/


※動画は、上記Liveコースの進捗とともに適時アップいたします


Course curriculum

    1. Python JupyterLab の環境構築

    2. ご質問受付　※2日以内に回答いたします

    1. ファイル一式ダウンロード

    2. スライド

      無料プレビュー

    3. はじめに - 全体のお話しと、1 日目の前半の内容

      無料プレビュー

    4. Chapter 1 - ビジネス現場は時系列データであふれている

    5. Chapter 2 - データを活用するメリット何だと思いますか？

    6. Chapter 3 - 振返り分析と近未来分析

    7. Chapter 4 - データでビジネス成果を上げる「データ活用ストーリー」

    8. Chapter 5 - Python 環境の構築

    9. Notebook (1_1_chap5_20230826.ipynb)

    10. ラップアップ - 前半の振り返りと、後半の概要

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      無料プレビュー

    3. はじめに - 前半の振り返りと後半の内容

      無料プレビュー

    4. Chapter 1 - テーブルデータとアルゴリズム

    5. Chapter 2 - 時系列データとアルゴリズム

    6. Chapter 3 - 時系列データの「定常性」と「3つの非定常性」

    7. Notebook (1_2_chap3_20230826.ipynb)

    8. Chapter 4 - 時系列特徴量の生成

    9. Notebook (1_2_chap4_20230826.ipynb)

    10. Chapter 5 - 時系列予測モデルの構築手順

    11. Notebook (1_2_chap5_20230826.ipynb)

    12. ラップアップ - 後半の振り返りと、次回の概要

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    2. スライド

    3. はじめに - 全体のお話しと、2 日目の前半の内容

    4. Chapter 1 - 【復習】時系列予測モデルの構築手順

    5. Chapter 2 - 【演習】時系列系の数理モデルで構築する予測モデル

    6. Notebook (2_1_chap2_1_20230916.ipynb)

    7. Notebook (2_1_chap2_2_20230916.ipynb)

    8. Notebook (2_1_chap2_3_20230916.ipynb)

    9. Chapter 3 - 【演習】時系列特徴量を生成しテーブルデータを作ろう！

    10. Notebook (2_1_chap3_20230916.ipynb)

    11. Chapter 4 - 【演習】テーブルデータ系の数理モデルで構築する予測モデル

    12. Notebook (2_1_chap4_1_20230916.ipynb)

    13. Notebook (2_1_chap4_2_20230916.ipynb)

    14. Chapter 5 - 【演習】時系列ディープラーニングで構築する予測モデル

    15. Notebook (2_1_chap5_1_20230916.ipynb)

    16. Notebook (2_1_chap5_2_20230916.ipynb)

    17. Notebook (2_1_chap5_3_20230916.ipynb)

    18. ラップアップ - 前半の振り返りと、後半の概要

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    3. はじめに - 前半の振り返りと後半の内容

    4. Chapter 1 - モニタリング指標の値の予測

    5. Notebook (2_2_chap1_20230916.ipynb)

    6. Chapter 2 - 時系列データの異常検知

    7. Chapter 3 - モニタリング指標の値の異常検知

    8. Notebook (2_2_chap3_20230916.ipynb)

    9. ラップアップ - 後半の振り返りと、次回の概要

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    2. スライド

    3. はじめに - 全体のお話しと、3日目の前半の内容

    4. Chapter 1 - 【復習】振返り分析とは？

    5. Chapter 2 - 【演習】事例２：モニタリング指標の異常検知と要因探索

    6. Notebook (3_1_chap2.ipynb)

    7. Chapter 3 - 【発展】簡易事例でイメージする時系列データの要因探索

    8. Notebook (3_1_chap3_1.ipynb)

    9. Notebook (3_1_chap3_2.ipynb)

    10. Notebook (3_1_chap3_3.ipynb)

    11. ラップアップ - 前半の振り返りと、後半の概要

About this course

  • 120,000円
  • 110回のレッスン
  • 17.5時間の動画コンテンツ

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