2018年11月30日（金）
10:30～16:30
Tel：03-5857-4811 E-mail：info@rdsc.co.jp
非会員：
50,906円
（本体価格：46,278円）
会員：
48,125円
（本体価格：43,750円）
学生：
11,000円
（本体価格：10,000円）
■ 会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円（税込）から
・1名で申込の場合、47,250円（税込）へ割引になります。
・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,980円（2人目無
料）です。
■ 会員登録とは？ ⇒
よくある質問
■ 学生価格は、教職員や研究員、企業に在籍されている学生には適用されません。
また、当日学生証をご持参ください。
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
時系列データの解析に興味のある方．社会人だけでなく，学生の方でも問題ありません．
すでにデータ解析の実務に携わっている方のうち，時系列データの解析法を学びたい方．
時系列データ解析に興味を持ち，R，またはPython を使ってデータ解析をしたい方．
時系列データに対する正しい知識を身に着けることができ，時系列データの特性にあわせた解析が行えるようになる．
R，Pythonを用いた簡単な時系列データ解析ができるようになる．
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，時刻に依存して変化する値に注意を向けるか，つまり，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年間の正午の平均気温を求める場合には，３６５日分の気温の総和を３６５で割れば求められます．しかしながら，３６５日分の総和を計算する際には，重複しないように気を付ければ，足し合わせる順番を意識する必要はないため，データの並び順を意識した分析とは異なります．
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を取り扱います．データの順序関係を意識することのメリットと気を付けなければならない点を，実際の時系列データを用いた実例を交えながら説明します．なお，データ分析に用いる言語として広く利用されているRだけでなく，最近注目を集めているPython についても取り扱います．
時系列データの分析の入り口から丁寧にナビゲートします．いっしょにデータサイエンティストへの道を歩き始めてみませんか．
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 時系列データを取り扱い
2-2 時系列データの性質とモデルの導入
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, Pythonの導入
3-2 ソースコードと実行例の紹介
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