Анализ временных рядов и прогнозирование с помощью Python

Каждый бизнес и организация полагается на исторические данные, чтобы предсказать будущие тенденции, принимать обоснованные решения и планировать на будущее. Понимание того, как работать с временными данными, является важным навыком для современных аналитиков и разработчиков. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия временных данных и построить и оценить модели предсказания на Python. Вы научитесь выявлять закономерности, управлять сезонными колебаниями и применять статистические методы и методы машинного обучения к наборам данных реального мира. Что вы узнаете: 1. Понимание основных концепций данных временных рядов, включая стационарность, сезонность и компоненты тренда. 2. Подготовка и очистка временных наборов данных с использованием современных библиотек Python и методов pandas. 3. Анализировать структуры временных рядов и определять ключевые статистические свойства с помощью письменных пояснений. 4. Построение классических моделей прогнозирования, включая AR, MA и ARIMA. 5. Применять регрессию машинного обучения и основные концепции нейронных сетей к проблемам временного прогнозирования. 6. Оценка эффективности моделей с использованием стандартных метрик для обеспечения надежности будущих прогнозов. Мы начнем с основной терминологии и основных шагов по подготовке данных, чтобы вы поняли, чем данные временных рядов отличаются от стандартных табличных данных. Затем вы пройдете классические статистические модели и современные подходы к машинному обучению, практикуясь с примерами написанного кода и концептуальными упражнениями. Этот курс предназначен для начинающих, аналитиков данных и разработчиков программного обеспечения, которые хотят создать прочный фундамент в прогнозировании. Не требуется предыдущего опыта работы с временными рядами, хотя полезно знакомиться с основными понятиями языка Python. Начните обучение сегодня и раскройте возможности предсказательного анализа данных.