
ChatGPT最新モデル プロンプトエンジニアリング バイブル
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生成AIの最新トレンドをすぐに実務に適用! 核心だけを凝縮したプロンプトエンジニアリング講義のバイブル
入門
AI, ChatGPT, prompt engineering
時系列データ分析と関連性分析の理解から活用まで! コーディング不要のAI分析ツールOrangeで、簡単かつスピーディーに完成!


時系列データの基本概念およびデータの特性の理解
時系列分解によるデータパターン分析
時系列予測モデルの基本原理と実習
ベクトル自己回帰(VAR)およびARIMAモデルの学習
関連性分析の基本概念および応用事例の学習

あなたも知らなかった自分自身のデータの潜在能力を発揮する絶好の機会!
時系列データと関連性ルールの概念や事例、そして関連する手法をOrangeでもっと手軽に、簡単に習得できます。
– データを通じてビジネスインサイトを得たい実務者のための最適な講義
– 時系列データおよびモデル / 関連性分析の基本概念と、これを応用する多様な実習例
– 学習する理論を実質的に活用する方法についての豊富な説明
誰もが望んでいても簡単にはできない、
データを活用してより良い成果を達成できるチャンスを掴んでください!
実際のビジネスシーンでデータ分析の価値を実感できる最後の講義です。
データ視覚化に関心がありましたが、習得が容易ではない概念を学ぶことができて良かったです。
時系列分析のような難しい概念を理解し、実習までついていけるか心配でしたが、講師の方が説明されるたびに具体的な例を挙げてくださったので、理解しやすかったです。
特に、差分のような概念を直接結果まで見せながら説明してくださったので、頭にすんなりと入ってきました。
これからも様々な業務で役立てることができそうです。ありがとうございました。
体験団レビュー (ロ**)
退職後、今後の進路について悩みが多くありましたが、新しいことに挑戦したくて受講してみました。
この講義で紹介されているOrangeを知ってからは、自分自身でデータを扱えるようになり、興味も湧いて達成感も感じられました!
時系列分析を活用したデータ分析も、すぐに実務で活用できそうだと思い、役に立ちそうです。
体験団レビュー (tk**)
理論だけを扱うのではなく、実習やそれを実際の業務でどのように活用できるかまで教えてくれる講義なので、本当にとても役に立ちます!
時系列データと関連性分析が実際にどれほど有用であるかを知ることができ、一歩ずつ学習していけば自分でも使いこなせそうだと思いました。
講師の方が概念の説明も十分に丁寧にしてくださり、毎回分析結果を見せてくださるので、実習と実務の関連性が高く満足しています。
体験団レビュー(プ**)
Orangeを活用して時系列データおよび関連性分析の概念と活用法を習得し、ビジネスインサイトの導出策を提示する核心講義です。
1. 時系列データの基本概念およびデータの特性の理解
時間独立変数、自己相関など時系列データの基本特性を説明し、これらを分析する過程で定常性および非定常性データについて学習
2. 時系列分解によるデータパターン分析
時系列データを構成するトレンド、季節性、循環性、ホワイトノイズなどの要素を分解し、データを体系的に分析する方法を実習
3. 時系列予測モデルの基本原理と実習
自己回帰モデル(AR)、移動平均モデル(MA)などの時系列予測モデルの学習および実務適用策の実習
4. ベクトル自己回帰(VAR)およびARIMAモデルの学習
VARモデルを通じて多変量時系列データを分析し、ARIMAモデルを活用して未来のデータパターンを予測する過程を実習
5. 関連性分析の基本概念および応用事例の学習
Aprioriアルゴリズムの基礎から、支持度、信頼度、リフト値などの指標を計算する方法を学習
1. 受講を申し込む
2. 講師と一緒にOrangeを使ってみる
3. 時系列データ / 関連性分析で成果を向上




複雑な技術なしで時系列データを通じて基礎的な未来トレンド分析能力を養成
講義を通じて、状況に応じた効果的な予測モデルの選択により、データをより体系的に分析
多様なデータ間の関係を探索し、それを通じてパーソナライズされたビジネス戦略を樹立できる技法の活用
データを適切に活用することは、今や不可欠な戦略です。
– 実務的なデータ分析スキルを強化したい方
– 難しいコーディングなしでデータ分析能力を向上させたい方
– 時系列データおよび関連性分析を実用的に活用したい方
– エクセルの限界を感じ、より簡単な高度な分析ツールを求めている方
– 就職市場で自分ならではの差別化を強調したい就活生
– IT分野へのキャリアチェンジを検討している社会人
データ分析は、もはやあなたと無関係な分野ではありません。
コーディングのスキルがなくても、未来のデータを予測し、効果的な成果を導き出したいのであれば、
今すぐこの講義を受講してください。
データは技術そのものではなく、技術を通じて処理すべき対象です。
データ分析の学習を後回しにしていませんでしたか?まだ遅くありません!
今すぐデータを活用して、より良いチャンスを掴みましょう。

Q. 講義を受講するために、人工知能やコーディング、デザインに関する予備知識は必要ですか?
A. 本講義は、人工知能、コーディング、またはExcelのスキルといった予備知識を必要としません。どなたでも簡単に進められるよう、基礎から説明いたします。ただし、前段階であるOrange講義 Lv.1またはLv.2まで受講していただくと、講義内容をよりスムーズに理解することができます。
Q. 講義を受講するための要件や必要条件はありますか?
A. オレンジを一度も使用したことがない場合は、講義をよりスムーズに進めるために、基本的な使用方法やインストール方法をあらかじめ確認しておくことをお勧めします。
Q. Orange(オレンジ)?別途ソフトウェアを購入する必要がありますか?
A. Orangeは無料で配布されているソフトウェアであり、誰でも簡単に人工知能データ分析環境を構築できます。ポータブル版を使用すれば、外部のインターネット接続なしでも利用可能なため、セキュリティレベルの高い勤務環境でも使用できます。
実習中心の講義であるため、講義画面と実習画面を分離できるデュアルモニターまたは予備の機器を一緒にご用意いただくことをお勧めします。
また、Windows OSベースで実習が行われるため、Windows環境での受講をおすすめします。
講義資料および実習ファイルは、<00. 教材ダウンロードセンター>セクションにあります。
学習対象は
誰でしょう?
実務的なデータ分析スキルを強化したい方
難しいコーディングなしでデータ分析能力を向上させたい方
時系列データおよび関連性分析を実務で活用したい方
エクセルの限界を感じ、より簡単な高度な分析ツールを求めている方
前提知識、
必要でしょうか?
前段階であるオレンジ講義Lv.1またはLv.2まで受講していただくと、講義内容をよりスムーズに理解することができます。
本課程は、Orangeの基本的な使い方を習得した上で受講していただくと、よりスムーズに理解を深めることができます。
11,101
受講生
1,593
受講レビュー
136
回答
4.7
講座評価
108
講座
「昨日より成長します。そして、昨日より成長しようとする人を助けます。」
マソキャンパスの真心と願いを込めたActionable Contentで、,
2013年からオン・オフラインで共にしてきた累計講義1億時間!
この貴重な経験と時間は、常にマソキャンパスと受講生双方の成長の源泉です。
マソキャンパスチームは、私たち全員の成長のために、2つの原則を必ず守ります。
1. 学べば必ず使える Actionable Content that you can surely use once you learn it
2. 参加者の時間と労力を尊重する Time-Saving Curriculum that respects the time and effort of participants
マソキャンパスのActionable and Time-Saving Curriculumで、共に成長の道を歩んでいけることを願っています。
全体
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