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DS検定（データサイエンティスト検定）対策講座
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第6回

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データサイエンス⼒【後半】

2024年12月30日 30min
データサイエンス⼒【後半】 play_arrow おためし受講

スライド資料

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授業の概要

第6回「データサイエンス力（後半）」

本授業では以下について学びます。
 

  • 時系列データ: 時間の順序に従って測定されたデータ（例: 売上、気温、株価）

  • データ特性:

    • トレンド：増加・減少の傾向
    • 季節変動：周期的なパターン
    • ノイズ：ランダムな変動
    • 定常性：データ特性が時間によらず一定

  • 分析手法:

    • ARMAモデル: 定常データ向け
    • ARIMAモデル: 非定常データの分析に対応
    • ARIMAXモデル: 外部要因を考慮したモデル
    • 状態空間モデル: 潜在要因も含めた予測

  • データ分割の注意点:

    • ランダム分割を避け、未来データをテストデータとして分ける

こんな人にオススメ

DS検定受験者、データサイエンティストを目指している方、実務に役立てたい方

担当の先生／パーソナリティ

チャプター

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本授業で学習すること
00:17
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時系列データ
05:20
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確認問題①
01:05
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自然言語処理
01:11
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形態素解析と係り受け解析
02:54
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確認問題②
00:50
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画像処理
02:16
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音声フォーマット
00:35
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確認問題③
01:02
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レコメンドアリゴリズム
01:17
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ネットワーク分析
01:06
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確認問題④
01:21
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章末問題