Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Analiza Seriilor de Timp
- Prezentare generală a datelor de tip serie temporală
- Componentele seriilor de timp: trend, sezonalitate, zgomot
- Configurarea Google Colab pentru analiza seriilor de timp
Analiza Exploratorie a Datelor pentru Serii de Timp
- Vizualizarea datelor de tip serie temporală
- Descompunerea componentelor seriilor de timp
- Detectarea sezonalității și a trendurilor
Modele ARIMA pentru Prognoza Seriilor de Timp
- Înțelegerea ARIMA (AutoRegresiv Integrat Medie Mobilă)
- Alegerea parametrilor pentru modelele ARIMA
- Implementarea modelelor ARIMA în Python
Introducere în Prophet pentru Prognoza Seriilor de Timp
- Prezentare generală a Prophet pentru prognoza seriilor de timp
- Implementarea modelelor Prophet în Google Colab
- Gestionarea sărbătorilor și a evenimentelor speciale în prognoză
Tehnici Avansate de Prognoză
- Gestionarea datelor lipsă în seriile de timp
- Prognoza seriilor de timp multivariate
- Personalizarea prognozelor cu regresori externi
Evaluarea și Optimizarea Modelelor de Prognoză
- Metrici de performanță pentru prognoza seriilor de timp
- Optimizarea modelelor ARIMA și Prophet
- Validarea încrucișată și testare retrospectivă
Aplicații Practice ale Analizei Seriilor de Timp
- Studii de caz ale prognozei seriilor de timp
- Exerciții practice cu seturi de date din lumea reală
- Pașii următori pentru analiza seriilor de timp în Python
Rezumat și Pașii Următori
Cerințe
- Cunoștințe intermediare de programare în Python
- Familiaritate cu noțiunile de bază din statistică și tehnici de analiză a datelor
Publicul țintă
- Analiști de date
- Oameni de știință de date
- Profesioniști care lucrează cu date de tip serie temporală
21 Ore
Mărturii (4)
Exemplele practice ne-au permis să ne facem o idee clară despre modul în care funcționează programa. Explicațiile bune și integrarea conceptelor teoretice cu aplicările practice au fost apreciate.
Ian - Archeoworks Inc.
Curs - ArcGIS Fundamentals
Tradus de catre o masina
Toate subiectele pe care le-a abordat, inclusiv exemplele. De asemenea, a explicat cum ne ajută acestea în munca noastră de zi cu zi.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Curs - QGIS for Geographic Information System
Tradus de catre o masina
M-a impresionat foarte tare instruirea. Am considerat că toate modulele sunt aplicabile pentru probleme cu care mă confrunt la locul de muncă. Integrarea instruirii cu notebook-urile jupyter a fost cu adevărat impresionantă.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Curs - Python for Geographic Information System (GIS)
Tradus de catre o masina
Ceea ce mi-a plăcut cel mai mult la instruire a fost organizarea și locația
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Curs - ArcGIS for Spatial Analysis
Tradus de catre o masina
