
확률과 통계 101
루비네 코딩
드디어 모두를 위한 확률과 통계 강의가 왔습니다! 이론과 코딩 실습을 통해서 차근차근 확률과 통계의 원리에 대해서 배워봅니다.
초급
확률과 통계, 빅데이터, Python
時系列分析
時系列予測
時系列モデリング
ディープラーニング時系列予測
簡単には学べなかった時系列分析と予測技法!
今度はしっかりと学んでみましょう〜 📊
✅ 時系列分析への抵抗感DOWN そして自信UP
✅ 時系列予測を通じてコスト削減など目に見える経済効果! 👍
✅ 金融、経済、投資、経営、物流など様々な分野で活用
✅ データサイエンスキャリアのためのSKILL UP 💪
時系列分析を学びたいのですが
どこから始めればいいのかよく分からないです😭😭 🤣
入手できる資料は全て実用性のない
時代遅れの方法について扱っています😭😭🤣
機械学習/深層学習を活用した
時系列予測手法について学びたいです!🙏
初心者向けの講義ではなく
専門家・実務に適した講義が必要です!😉
「講義では統計的手法と平滑化モデルから確率ベースの時系列分析とTensorFlowを活用したディープラーニング予測まで!性能向上のための高度な時系列分析手法を深く扱います。」
✅実務適用を考慮した専門家レベルの講義
✅250ページ以上の分量の講義スライドPDFファイル提供
✅Python実習コード(13編)提供
もう初心者レベルに留まらず、実務のための高度な分析手法に果敢に挑戦してみましょう!
時系列モデル基礎:時系列予測&評価、時系列の定常性、時系列データ変換、ARIMA時系列モデルと予測
時系列平滑化と予測:移動平均、時系列の分解、指数平滑化モデルと予測、カルマンフィルター
時系列モデル深化:特性根と単位根、時系列モデルの変換、ベクトル時系列モデル、機械学習と時系列予測
時系列とディープラーニング:ディープラーニング概要、TensorFlow、リカレントニューラルネットワークと時系列、スカラー/ベクトル時系列予測
現)H研究所 研究所長
元)量子コンピュータ研究所研究員
元)核物理研究所研究員
元)サムスン系列会社エンジニア
最近10年間、人工知能、ビッグデータ、ブロックチェーンの講義&コンサルティング
Q. 時系列分析と予測についてはなぜ学ぶのですか?
有用なデータが時系列である場合が多いです。金融、経済、物流など様々な分野で必要な分析スキルです。初心者レベルのアナリストに留まらず、専門的な知識を備えたアナリストとして生まれ変わるためのスキルの一つです。💪
Q. 前提知識は必要ですか?
Pythonに関する基礎的な知識とPandasのデータフレームに対する理解が必要です。また統計仮説検定方法について理解していると良いです。😄
基礎統計はルビネコーディングの「確率と統計101」受講をおすすめします!😍🤞😉
Q. 難易度はどの程度ですか?
数学的で専門的な内容も大胆に扱う予定です。中級以上の難易度だと思ってください。✌
Q. Pythonの実習環境はどうですか?
Google Colabを使用するため、別途インストールは必要ありません。提供されたノートブックファイルをGoogleドライブにアップロードして開き、実習を進めてください。Colabの操作方法は大体事前に知っておくと良いでしょう。例えば、ノートブックセルはSHIFT + ENTERで中に入っているコードを実行できる程度〜 👍
学習対象は
誰でしょう?
金融データ分析と予測を行いたい方
データサイエンスにご興味がある方
時系列モデリング方法にご興味のある方
前提知識、
必要でしょうか?
Python 基礎文法
確率と統計 (仮説検定)
人工知能基礎
1,078
受講生
58
受講レビュー
10
回答
4.9
講座評価
7
講座
全体
30件 ∙ (6時間 6分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. 概要
05:20
3. 時系列分析概要
10:29
4. 時系列の定常性
15:34
5. 時系列データの変換
04:37
6. ARIMA 時系列モデル
23:49
7. 時系列モデルの解釈
15:58
8. ARIMAモデルの予測
22:45
11. 移動平均
08:44
12. 時系列の分解
11:39
13. 指数平滑化モデル
22:17
14. カルマンフィルター
12:35
15. 移動平均 (Python 実習)
08:59
20. 特定筋
13:58
21. 単位根検定
08:19
22. 時系列モデルの変換
21:54
23. ベクトル時系列モデル
21:13
24. マシンラーニング 時系列予測
09:31
全体
2件
¥5,193
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