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

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    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 - 世の中は時系列データだらけ

    5. Chapter 2 - 振返り分析と近未来分析

    6. Chapter 3 - テーブルデータとアルゴリズム

    7. Chapter 4 - 時系列データとアルゴリズム

    8. Chapter 5 - Python 環境の構築

    9. 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

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    4. Chapter 1 - 定常性と時系列モデル

    5. Chapter 2 - 3つの非定常性と時系列分解

    6. Chapter 3 - 非定常性の検知と定常化処理

    7. Chapter 4 - 時系列予測モデルの構築手順

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

    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、2 日目の前半の内容

    4. Chapter 1 - 1 日目の簡単な復習

    5. Chapter 2 - 時系列特徴量の概要と作り方

    6. Chapter 3 - 説明変数付き ARIMA で構築する予測モデル

    7. Chapter 4 - テーブルデータ系数理モデルで構築する予測モデル

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

    9. ラップアップ - 前半の振り返りと、後半の概要

    1. ファイル一式ダウンロード

    2. スライド

    3. はじめに - 前半の振り返りと後半の内容

    4. Chapter 1 -【演習】モニタリング指標の値の予測

    5. Chapter 2 -【講義】時系列データの異常検知

    6. Chapter 3 -【演習】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

About this course

  • 80,000円
  • 36回のレッスン
  • 6時間の動画コンテンツ

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