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Tech-Circle #27 Pythonを用いた時系列データの異常検知 を開催しました。

Tech-Circle #27 Pythonを用いた時系列データの異常検知 を開催しました

TechCircleでは、「Pythonを用いた時系列データの異常検知」と題して、ハンズオンイベントを開催しました。


Pythonを用いた時系列データの異常検知 (2018/04/06 19:00〜)
Pythonを用いた時系列データの異常検知 気温や株価、センサーなど用途の幅の多い時系列データ。これらのデータが異常を起こした場合は即座に対応したいが現状の手法は固定値を設定して検知しているのみ・・・ このような状況にある方に向いているイベントになります。 本イベントでは * 時系列データの種類 * 時系列データのクリーニング * 時系列データの異常検知 * 異常検知手法の評価方法 * ハンズオンによる異常検知体験 上記を提供して、固定値設定でしか対応していない異常検知から一歩先をいく異常検知ができるよう
https://techcircle.connpass.com/event/82814/

今回は TISのコワーキングスペース「bit&innovation」の別館「bit&innovation2」を会場に、株式会社カブク @SnowGushiGitを講師に時系列データに対する異常検知に関する講義とハンズオンを行いました。

イベントの様子

今回は周りの人との交流も深めて自己紹介もらおうという趣旨で自己紹介から始まりました。


講義パート

「イジョウトハ」というスライドの後、「時系列データにおける異常の定義」 から始まり、「時系列データの種類」「前処理」「異常検知」の講義を進めつつ、間にJupyter Notebook上を用いてハンズオンを実施するという形で進みました。

イベントの様子

参加者の反応



LT

2名の方にLTいただきました。

LT1:雑な異常検知のすヽめ


LT2: 428倍の花粉と異常検知


本編とLTの資料はイベントページに公開されています。


イベントの動画配信

今回のイベントの動画は後日クラッシュアカデミー様より配信される予定です。

#techcircleja のハッシュタグ上で配信時には報知します。


最後に

今回のイベントでは質問や議論が活発になされて参加していただいた方々にも盛り上げていただいて大変感謝している次第です。


今後もハンズオンイベントを企画していく予定なのでよろしくお願いします!

TechCircleはこちら!

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