目次

第1部　歳月人を待たず
第1章　時系列予測
第2章　単純な未来予測
第3章　ランダムウォーク

第2部　統計学的モデルによる予測
第4章　移動平均プロセスのモデル化
第5章　自己回帰プロセスのモデル化
第6章　複雑な時系列のモデル化
第7章　非定常時系列の予測
第8章　季節性の考慮
第9章　モデルへの外部変数の追加
第10章　複数の時系列の予測
第11章　キャップストーン：オーストラリアの抗糖尿病薬処方数の予測

第3部　ディープラーニングによる大規模な予測
第12章　時系列予測のためのディープラーニング
第13章　ディープラーニングのためのデータウィンドウ処理とベースラインの作成
第14章　ディープラーニングの手ほどき
第15章　LSTMによる過去の記憶
第16章　CNNを使った時系列のフィルタリング
第17章　予測を使ってさらに予測を行う
第18章　キャップストーン：家庭の電力消費量の予測

第4部　大規模な予測の自動化
第19章　Prophetを使った時系列予測の自動化
第20章　キャップストーン：カナダでのステーキの月間平均小売価格の予測
第21章　さらなる高みを目指して

付録　インストール手順

著者プロフィール

• Marco Peixeiro（著者）

  Marco Peixeiro (マルコ・ ペイシェイロ) ：カナダ マギル大学（McGill University）卒。National Bank of Canada にデータサイエンティスト、AIサイエンティストとして勤務する経験豊富なエンジニア。本書のテーマを扱ったUdemyのオンライン講座　https://www.udemy.com/course/applied-time-series-analysis-in-python/　が好評で、その内容が書籍化された。