令和７年度（２０２５年度）　データサイエンス研修会

「Pythonで体験する、AIによる時系列データ分析」　(Google Colabで動かしながら学ぶ！時系列データの機械学習・深層学習ハンズオン）

本研修は、Google Colabを使用し、サンプルコードを動かしながら時系列データ分析の基礎を体感するハンズオンです。難しい数式や理論の深追いではなく、実務に不可欠な「分析の流れ」と「基本的な考え方」の習得を優先します。「何から手をつければいいか」という悩みに対し、実際に手を動かすことで具体的な検討の糸口を見つけ出します。また、実務経験豊富な講師への相談を通じ、次に学ぶべきステップを明確にできる、入門に最適な足がかりを提供します。

◆　日　時

令和８年（202６年）２月１８日（水）～２月１９日（木）

第１日目　２月１８日（水）　１３：００～１７：００

第２日目　２月１９日（木）　１０：００～１７：００（昼１時間休憩）

◆　開催方式

会場聴講及びWeb 聴講の同時開催（申込時に、いずれかを御選択ください。）

◆　会場等

・会場聴講：広島市工業技術センター３階研修室（広島市中区千田町三丁目８番２４号駐車場有）

・Web 聴講：Microsoft Teamsを使用します。

◆　テーマ

「Pythonで体験する、AIによる時系列データ分析」

(Google Colabで動かしながら学ぶ！時系列データの機械学習・深層学習ハンズオン）

◆　講　師

データアナリスト　足立悠氏

※　これまでに、企業へのデータ活用支援や製品・サービスに搭載する各種 AI モデルの開発、データ分析人材の育成などに携わる。また、雑誌記事や書籍の執筆、セミナー講師も務める。主な著書に「機械学習のための「前処理」入門」がある。

◆　内　容

Pythonを使って時系列データに対して行う以下の処理について、演習を交えながら解説します。なお、演習はGoogle Colaboratory上で行います。

〇データ分析の基礎知識：データ分析の進め方や基本用語を理解し、分析の全体像を把握する。

〇時系列データの前処理：時系列データの特性を理解し、特徴量設計と実装を学ぶ。

〇時系列予測モデルの作成：シングル/マルチステップの予測モデルの作り方を学ぶ。

〇時系列データの構造理解：複数の時系列データに共通する構造を見つけ集約する方法を学ぶ。

〇時系列分類モデルの作成：時系列データを対象とした分類モデルの作り方を学ぶ。

〇まとめ：学んだ内容を振り返り、実務や自社データへの応用の方向性を理解する。

◆　持参物

Google Colaboratoryが利用可能な環境（Googleアカウント及びインターネットへの接続）を整えたノートPC　

◆　対象者

　　AIによる時系列データ分析に興味のある企業の方（暴力団又は暴力団関係者の方はお申込できません。）

◆　定　員

１０名（先着順）

◆　主　催

公益財団法人広島市産業振興センター

◆　参加費

無料

◆　申込締切

令和８年（202６年）２月１６日（月）（締切日前に申し込みを締め切る場合もございます。）

◆　案内PDF

2025年度_データサイエンス研修会　案内

◆　連絡先

（公財）広島市産業振興センター工業技術センター

担当：システム技術室　上杉

〒730-0052　広島市中区千田町三丁目8番24号

TEL:082-242-4170　／　FAX:082-245-7199

■注意事項

１　参加方法等

⑴　参加方法は、会場聴講（当センター研修室）又はWeb聴講のどちらかを選択してください。

⑵　Web聴講者には、Web聴講の手順説明を別途ご連絡いたします。

⑶　運営上やむをえない事由により、参加者の事前承認なくセミナーを中止、中断又は変更することがあります。

２　Web聴講について

⑴　Web聴講には、Microsoft Teams（以下、Teams）を利用します。貴社における Teams利用の可否につきましては、申込み前にご確認ください。PC 環境の場合は、Teamsアプリをインストールしなくても、ブラウザからの聴講が可能です。講師への質問は、Teamsのチャット機能を利用して行っていただきます。Web聴講する場合、生じる通信費は参加者で御負担ください。

⑵　回線、システムトラブルなどにより画像、音声に乱れが生じた場合、再配信などの対応は行いません。

⑶　主催者及び講師の承諾なく、セミナーの内容を録画、録音又は静止画を保存することを禁止します。

⑷　セミナーの内容及び資料等の著作物の利用は当該セミナーに限るものとし、主催者及び講師の承諾なく、当該著作物を二次使用するなど著作権等の知的財産権を侵害する行為を禁止します。

⑸　主催者及び講師の承諾なく、セミナーの内容を第三者に視聴させることを禁止します。