時系列データ分析の基礎と進め方

《時系列データの特徴、前処理・モデル化手法から異常検知・Pythonによる実装まで》

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

★時系列データの特徴をふまえた適切な処理・解析法を基礎から習得！
★実践に役立つ Pythonプログラムファイルを配布致します。

◆ セミナーのポイント 

センサ技術の進歩などにより、様々な分野で高頻度・高精度な時系列データが得られるようになった。これに伴い、膨大なデータの処理と解析が重要な課題となっている。

時系列データによる予測は、設備保全、異常検知、需要予測、交通予測など多くの場面で必要とされる。ただし、これらのデータを適切に処理・解析しなければ、有効活用できない。

本講演では、時系列データの前処理、特徴抽出、機械学習による予測モデルの活用について紹介する。また、Pythonを用いて時系列データの前処理や特徴抽出、予測モデルの構築方法を学ぶ。

＊尚、本講座ではPythonによる実践は講師の実演のみとなり、受講者側での実習は実施しません。
＊実演に使用するPythonプログラムファイルは、受講者に配布致します。

◆受講後、習得できること

• 時系列データの前処理と特徴抽出の方法
• 機械学習による予測・異常検知の技術
• Pythonを使った実践的なデータ解析スキル
• 実務への応用力（需要予測、設備保全など）

◆受講対象

製造業・インフラ・物流などの技術者で設備の予知保全や異常検知を行いたい方やセンサーデータを活用した業務改善を目指す方、データサイエンスやAIに興味がある方　など

担当講師

群馬大学　大学院理工学府・理工学部理工学教育センター　准教授　博士（工学）　 茂木 和弘 氏

講師紹介

＊ご略歴
1993年 4月　群馬大学工学部情報工学科　助手
2007年 4月　群馬大学大学院工学研究科生産システム工学専攻　助教
2013年 4月　群馬大学理工学研究院知能機械創製部門　助教
2014年 4月　群馬大学学術研究院（大学院理工学府知能機械創製部門）　助教
2024年11月　群馬大学大学院理工学府・理工学部　理工学教育センター　准教授（現在に至る）

＊ご専門および得意な分野・研究：
人工知能，並列分散システム，組込みシステム

セミナープログラム（予定）

1. 時系列データ解析の必要性
– 時系列データの重要性
– センサ技術の進歩とデータ活用

2. 基本概念
– 時系列データとは何か
– 特徴や他のデータとの違い
– データの量・質・処理の難しさ

3. 時系列データ解析処理のすすめ方
– 前処理方法
– 特徴量エンジニアリング
– モデル構築（選択・学習）
– 評価・チューニング・応用

4. 機械学習による時系列データ処理
– 予測・異常検知手法
– 使用するアルゴリズムの概要

5. Pythonによる実践
– 使用するライブラリとツール
– 解析例

6. 応用事例の紹介
– AIを利用した外観検査
– 機器・設備の異常検知・故障予知

7. まとめ

　＜質疑応答＞

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2025年11月25日(火)　10:30-16:30　＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円

【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 56,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき45,100円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

●録音・撮影行為は固くお断り致します。

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

備考

●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。

• 配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
  
• 準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
  （土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
• セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止いたします。

お申し込み方法

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★【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】、【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。