時系列データ解析の基礎と進め方のポイント【提携セミナー】
| 開催日時 | 【Live配信】2026/2/17（火）10:30~16:30 ,【アーカイブ】2026/2/27まで受付（視聴期間：2/27~3/9まで） |
|---|---|
| 担当講師 | 茂木 和弘 氏 |
| 開催場所 | 【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。 |
| 定員 | 30名 |
| 受講費 | 1名につき55,000円（消費税込・資料付き） |
★ 時系列データの特徴から前処理・特徴抽出・モデル化手法、実装技術を徹底解説！
時系列データ解析の基礎と進め方のポイント
【提携セミナー】
主催：株式会社技術情報協会
講座内容
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
習得できる知識
- 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）
担当講師
群馬大学 大学院理工学府 准教授 工学博士 茂木 和弘 氏
セミナープログラム（予定）
1.時系列データ解析の必要性
1.1 時系列データの重要性
1.2 センサ技術の進歩とデータ活用
2.基本概念
2.1 時系列データとは何か
2.2 特徴や他のデータとの違い
2.3 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
3.1 前処理方法
3.2 特徴量エンジニアリング
3.3 モデル構築（選択・学習）
3.4 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
4.1 予測・異常検知手法
4.2 使用するアルゴリズムの概要
5.Pythonによる実践
5.1 使用するライブラリとツール
5.2 解析例
6.応用事例の紹介
6.1 AIを利用した外観検査
6.2 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
【Live配信】2026/2/17（火）10:30~16:30
【アーカイブ】2026/2/27まで受付（視聴期間：2/27~3/9まで）
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。
受講料
1名につき55,000円(消費税込･資料付き)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕
備考
資料は事前に紙で郵送いたします。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
★【LIVE配信】、【アーカイブ配信】のどちらか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。
※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。
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