Summary
\ビジネスにおける時系列分析の最新手法の理解を深め、実務に活かしたい方・確実にスキルアップしたい方必見/
本講座では、Prophetに加えディープラーニングといった追加的な構成要素が取り込まれているNeuralProphetについて取り上げます。本講座は、手法の理解と応用方法を中心に解説する、ビジネス時系列分析のための3時間のセミナーとなります。
Prophetはビジネス時系列を分析するために開発された予測手法のひとつです．
その直感的な使いやすさと精度の高さで，多くのビジネスシーンにおいて業界をリードしています．
まず，Prophetモデルに関する原著論文Taylor and Letham (2017)をもとに，Prophetモデルの各構成要素について根本から理解を深めながら，
実務におけるモデル特定化を効果的に行うことができるようになることを目指します．
更に本セミナーでは，ディープラーニング（深層学習）の要素含む追加的な構成要素が取り込まれているNeuralProphetについても取り上げます．
ディープラーニングを取り入れたこのモデルは時系列分析の可能性を大きく広げているこの手法ですが，
本セミナーの後半では原著論文Triebe et al. (2021)に基づいた深い解説により，NeuralProphetの理解を深めます．
それぞれのモデルの理論的背景を解説したのち，実際にビジネスに応用するためのPythonによる実践的な演習を行います．
時系列データを扱うビジネスパーソン、エンジニア、データサイエンティストなどの方におすすめの講座となっております。
最新手法を正しく理解し、実務に活かしたい方・確実にスキルアップしたい方のご参加をお待ちしております。
【参考文献】
Taylor S.J. and Letham B. (2017). Forecasting at scale. PeerJ Preprints 5:e3190v2 https://doi.org/10.7287/peerj.preprints.3190v2
Triebe, O., Hewamalage, H., Pilyugina, P., Laptev, N., Bergmeir, C. and Rajagopal, R. (2021). NeuralProphet: Explainable Forecasting at Scale. arXiv:2111.15397. https://arxiv.org/abs/2111.15397
【プログラム】
・Prophetモデルに関する解説
・Prophetモデルに関する演習（Python）
・NeuralProphetモデルに関する解説
・NeuralProphetモデルに関する演習（Python）
【対象者】
本セミナーでは、以下に当てはまる方を対象としております。
- 日々の業務で時系列データを扱う方
- データを基にした機能開発やサービス改善に取り組んでいる方
- マーケティングや販売戦略を立案している方（科学的かつ精密な予測モデルを導入する方に必須の知識となります。）
- データに基づく洞察で、ビジネス戦略を成功させたい方
- ProphetとNeuralProphetに関する知識とスキルを確実に身につけたい方
【提供内容】
以下の内容を閲覧可能です。
・講義動画
・講義資料
・演習資料
\受講プログラム/
約90分間の講義動画を前編と後編に分けた2本立てとなっており、
合計で180分のセミナーとなっております。
【注意事項（必ずお読みください）】
- セミナーの内容に関するご質問への対応は行なっておりません
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ご購入後の返金は致しかねますので、ご了承ください
【免責事項（必ずお読みください）】
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