時系列データ分析の基礎とPythonを用いた実践

昨今、データサイエンス・データ分析の分野において、Pythonが注目されるようになっています。Pythonは、統計学・機械学習の豊富なライブラリーを有しており、アドホックなデータ分析や人工知能アルゴリズム開発の分野でデファクトスタンダードとなっている言語です。また、Pythonには、平易な言語仕様と利用しやすい実行環境があり、プログラミング経験のない方でも始めやすい、という特徴があります。 　本講座は、Pythonを利用して時系列分析を学習したい方を対象に、演習を中心としたワークショップ形式で実施します。

1. Python入門
   1. Jupyter – notebook基礎
   2. Python文法基礎
   3. データハンドリング (Pandas)
      1. データフレームの基本操作
      2. データフレームに対する演算
   4. データ可視化 (matplotlib)
      1. ヒストグラム
      2. 棒グラフ
      3. 散布図
      4. 折れ線グラフ
2. 時系列データ概論
   1. 時系列データとは
   2. 時系列データの種類
   3. 時系列データと確率分布
3. Pythonを用いた時系列データの前処理
   1. 日付のシーケンス生成
   2. Datetime型への変換
   3. 系列のシフト・階差の取得
   4. 日付によるレコードの選択・抽出
   5. 曜日の取得
   6. 日付・曜日のMultiIndexによるレコード選択
   7. 変数を利用した特定の日付以降のレコードの取得
   8. 対数化
4. 時系列データ分析入門
   1. 時系列データの特徴量
   2. 時系列データの性質
5. 統計モデル
   1. 統計モデリング
   2. 自己回帰モデル/単位根過程
   3. ARIMAモデル
   4. 状態空間モデル
6. 曲線フィッティング
   1. 機械学習
   2. prophet
• 質疑応答