企業事例でガッツリ学ぶ
Python ビジネス時系列データ分析
入門コース
(2023年8月開始コース)
内容の詳細は、以下をクリックし確認してください
Python JupyterLab の環境構築
ご質問受付 ※2日以内に回答いたします
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無料プレビューはじめに - 全体のお話しと、1 日目の前半の内容
無料プレビューChapter 1 - ビジネス現場は時系列データであふれている
Chapter 2 - データを活用するメリット何だと思いますか?
Chapter 3 - 振返り分析と近未来分析
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」
Chapter 5 - Python 環境の構築
Notebook (1_1_chap5_20230826.ipynb)
ラップアップ - 前半の振り返りと、後半の概要
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無料プレビューはじめに - 前半の振り返りと後半の内容
無料プレビューChapter 1 - テーブルデータとアルゴリズム
Chapter 2 - 時系列データとアルゴリズム
Chapter 3 - 時系列データの「定常性」と「3つの非定常性」
Notebook (1_2_chap3_20230826.ipynb)
Chapter 4 - 時系列特徴量の生成
Notebook (1_2_chap4_20230826.ipynb)
Chapter 5 - 時系列予測モデルの構築手順
Notebook (1_2_chap5_20230826.ipynb)
ラップアップ - 後半の振り返りと、次回の概要
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はじめに - 全体のお話しと、2 日目の前半の内容
Chapter 1 - 【復習】時系列予測モデルの構築手順
Chapter 2 - 【演習】時系列系の数理モデルで構築する予測モデル
Notebook (2_1_chap2_1_20230916.ipynb)
Notebook (2_1_chap2_2_20230916.ipynb)
Notebook (2_1_chap2_3_20230916.ipynb)
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!
Notebook (2_1_chap3_20230916.ipynb)
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
Notebook (2_1_chap4_1_20230916.ipynb)
Notebook (2_1_chap4_2_20230916.ipynb)
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
Notebook (2_1_chap5_1_20230916.ipynb)
Notebook (2_1_chap5_2_20230916.ipynb)
Notebook (2_1_chap5_3_20230916.ipynb)
ラップアップ - 前半の振り返りと、後半の概要
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はじめに - 前半の振り返りと後半の内容
Chapter 1 - モニタリング指標の値の予測
Notebook (2_2_chap1_20230916.ipynb)
Chapter 2 - 時系列データの異常検知
Chapter 3 - モニタリング指標の値の異常検知
Notebook (2_2_chap3_20230916.ipynb)
ラップアップ - 後半の振り返りと、次回の概要
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はじめに - 全体のお話しと、3日目の前半の内容
Chapter 1 - 【復習】振返り分析とは?
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
Notebook (3_1_chap2.ipynb)
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
Notebook (3_1_chap3_1.ipynb)
Notebook (3_1_chap3_2.ipynb)
Notebook (3_1_chap3_3.ipynb)
ラップアップ - 前半の振り返りと、後半の概要