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

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    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 - DX のホップ・ステップ・ジャンプ

    6. Chapter 3 - データでビジネス成果を上げる「データ活用ストーリー」

    7. Chapter 4 - 振返り分析と近未来分析

    8. Chapter 5 - Python 環境の構築 - インストールとライブラリ

    9. Chapter 5 - Python 環境の構築 - 操作例

    10. Chapter 5 - Python 環境の構築 - おまけ（ノーコード系分析ツールのご紹介）

    11. 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

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    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」 - 講義パート

    7. Chapter 3 - 時系列データの「定常性」と「3つの非定常性」- 演習前半

    8. Chapter 3 - 時系列データの「定常性」と「3つの非定常性」- 演習後半

    9. Chapter 4 - 時系列特徴量の生成 - 講義パート

    10. Chapter 4 - 時系列特徴量の生成 - 演習パート

    11. Chapter 5 - 時系列予測モデルの構築手順 - 講義パート

    12. Chapter 5 - 時系列予測モデルの構築手順 - 演習パート

    13. ラップアップ - 後半の振り返りと、次回の概要

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    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. 1日目:後半 - Chapter 5 - 時系列予測モデルの構築手順

    6. Chapter 2 - 時系列系の数理モデルで構築する予測モデル - 講義パート

    7. Chapter 2 - 時系列系の数理モデルで構築する予測モデル - 演習パート

    8. Chapter 3 - テーブルデータ系の数理モデルで構築する予測モデル - 講義パート

    9. Chapter 3 - テーブルデータ系の数理モデルで構築する予測モデル - 演習パート

    10. Chapter 4 - 時系列ディープラーニングで構築する予測モデル - 講義パート

    11. Chapter 4 - 時系列ディープラーニングで構築する予測モデル - 演習パート

    12. 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. Chapter 2 - 時系列データの異常検知

    6. Chapter 3 - モニタリング指標の値の異常検知

    7. 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 - 事例２：モニタリング指標の異常検知と要因探索 - 講義パート

    6. Chapter 2 - 事例２：モニタリング指標の異常検知と要因探索 - 演習パート

    7. Chapter 3 - 簡易事例でイメージする時系列データの要因探索 - 講義パート

    8. Chapter 3 - 簡易事例でイメージする時系列データの要因探索 - 演習パート

    9. ラップアップ - 前半の振り返りと、後半の概要

About this course

  • 80,000円
  • 99回のレッスン
  • 21時間の動画コンテンツ

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