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コース

Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析

上級スキルレベル

更新日 2026/02

本コースは、時系列データのための特徴量エンジニアリングと機械学習に焦点を当てます。

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PythonMachine Learning4時間13 ビデオ53 演習4,550 XP52,775達成証明書

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コース説明

時系列データは身の回りにあふれています。株価の変動、気候変動を記録するセンサーデータ、脳内の活動など、時間とともに変化するあらゆる信号は時系列として表現できます。Machine Learningは、データの複雑さを活用して、解決したい課題に対する予測や洞察を得る強力な手法として発展してきました。本コースは、Machine Learningと時系列データという2つの領域の交差点に位置し、特徴量エンジニアリングやスペクトログラムなどの高度な手法を用いて、心音の分類や株価の予測に取り組みます。

前提条件

Manipulating Time Series Data in Python Visualizing Time Series Data in Python Supervised Learning with scikit-learn

1

Time Series and Machine Learning Primer

This chapter is an introduction to the basics of machine learning, time series data, and the intersection between the two.

Timeseries kinds and applications

Identifying a time series

Plotting a time series (I)

Plotting a time series (II)

Machine learning basics

Fitting a simple model: classification

Predicting using a classification model

Fitting a simple model: regression

Predicting using a regression model

Machine learning and time series data

Inspecting the classification data

Inspecting the regression data

チャプター開始

2

Time Series as Inputs to a Model

The easiest way to incorporate time series into your machine learning pipeline is to use them as features in a model. This chapter covers common features that are extracted from time series in order to do machine learning.

Classifying a time series

Many repetitions of sounds

Invariance in time

Build a classification model

Improving features for classification

Calculating the envelope of sound

Calculating features from the envelope

Derivative features: The tempogram

The spectrogram

Spectrograms of heartbeat audio

Engineering spectral features

Combining many features in a classifier

チャプター開始

3

Predicting Time Series Data

If you want to predict patterns from data over time, there are special considerations to take in how you choose and construct your model. This chapter covers how to gain insights into the data before fitting your model, as well as best-practices in using predictive modeling for time series data.

Predicting data over time

Introducing the dataset

Fitting a simple regression model

Visualizing predicted values

Advanced time series prediction

Visualizing messy data

Imputing missing values

Transforming raw data

Handling outliers

Creating features over time

Engineering multiple rolling features at once

Percentiles and partial functions

Using "date" information

チャプター開始

4

Validating and Inspecting Time Series Models

Once you've got a model for predicting time series data, you need to decide if it's a good or a bad model. This chapter coves the basics of generating predictions with models in order to validate them against "test" data.

Creating features from the past

Creating time-shifted features

Special case: Auto-regressive models

Visualize regression coefficients

Auto-regression with a smoother time series

Cross-validating time series data

Cross-validation with shuffling

Cross-validation without shuffling

Time-based cross-validation

Stationarity and stability

Stationarity

Bootstrapping a confidence interval

Calculating variability in model coefficients

Visualizing model score variability over time

Accounting for non-stationarity

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Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析

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