Time Series Forecasting Using Python - eLearning
4.950,00 NOK
- 10 timer
Få et solid grunnlag i å forutsi framtidige trender med kurset i tidsserieprognoser, utviklet for å hjelpe deg å gjøre historiske data om til presise prediksjoner. Dette kurset introduserer grunnleggende statistiske og maskinlæringsbaserte teknikker som brukes til å analysere tidsavhengige data og avdekke mønstre som trender, sesongvariasjoner og sykluser.
Nøkkelfunksjoner
Språk
Kurs og materiell på engelsk
Nivå
Nybegynnernivå
Tilgang
1 års tilgang til læringsplattformen
5 timer med videoer på forespørsel
med over 10 timer anbefalt studietid
25 praktiske øvelser
2 omfattende oppgaver
Sertifikat
Sertifikat for fullført program inkludert
Læringsutbytte
Ved slutten av dette kurset vil du kunne forstå:
Kjernebegreper
Lær deg kjernebegrepene i tidsserieanalyse, inkludert komponentene og stasjonaritet
Teknikker
Utforsk multivariate prognoseteknikker som SARIMAX- og VAR-modeller
Bruk Facebook Prophet for rask og nøyaktig tidsserieprognostisering
Vurder
Vurder modellens ytelse ved hjelp av nøkkelmetrikker for å måle nøyaktighet og pålitelighet
Analyser
Analyser virkelige tidsseriedata ved hjelp av Yahoo Finance API for å hente ut meningsfulle finansielle innsikter
Kursplan
Begrepet tidsserier og deres komponenter
Leksjon 01
- Begrepet og nødvendigheten av tidsserieanalyse
- Granularitet, frekvens og horisont i tidsserieanalyse
- Uthenting av data med Yahoo Finance
- Tidsseriens komponenter: nivå, trend, sesongvariasjon, syklisitet og støy
- Håndtering av manglende verdier og uteliggere i tidsserier
- Additiv og multiplikativ dekomponering
Håndtering av stasjonaritet
Leksjon 02
- Hvit støy
- Tilfeldig vandring
- Begrepet stasjonaritet
- Å oppdage og håndtere stasjonaritet
- Statistisk test for å oppdage stasjonaritet: KPSS vs. ADF-testen
- Granger-kausalitetstest
- Anomalideteksjon med Isolation Forest
Stasjonaritet og identifikasjon av lag
Leksjon 03
- Autokorrelasjon og korrelasjon
- Granger-kausalitetstest
- Autokorrelasjonsfunksjon (ACF)
- Partiell autokorrelasjonsfunksjon (PACF)
- Identifisering av lagg med ACF og PACF
Grunnleggende tidsseriemodeller
Leksjon 04
- Naiv metode
- Enkel gjennomsnittsmetode, glidende gjennomsnitt (MA)-modell
- Kjøre prediksjon med MA-modell
- Autoregressiv modell (AR)
- Kjøre prediksjon med AR-modell
- Holt-Winters eksponentiell utjevning
- Enkel eksponentiell glatting
- Dobbel eksponentiell utjevning
Resultatmåling
Leksjon 05
- Ytelsesmetrikker for tidsserieanalyse
- Registrering av modellenes ytelse
- Sammenlign ytelsen til modellene
Avanserte tidsseriemodeller
Leksjon 06
- Autoregressiv glidende gjennomsnittsmodell (ARMA-modell)
- Kjøre prediksjon med ARMA-modell
- Autoregressiv integrert glidende gjennomsnitt (ARIMA)-modell
- Kjøre prediksjon med ARIMA
- Sesongbasert autoregressiv integrert glidende gjennomsnittsmodell (SARIMA-modell)
- Kjøre prediksjon med SARIMA
Multivariat tidsserieanalyse
Leksjon 07
- Begrepet endogene og eksogene variabler
- Introduksjon til SARIMAX: En kort teoretisk bakgrunn
- Modellering med SARIMAX
- Kjøre prediksjon med SARIMAX
- Introduksjon til VAR
- Modellering med VAR
- Kjøre prediksjon med VAR
Tidsserieprognoser med Facebook Prophet
Leksjon 08
- Fremveksten av profeten
- Hovedparametere i Prophet
- Modellering med Prophet
- Kjøre prediksjon med Prophet
Hvem bør melde seg på dette programmet?
Ambisiøse dataforskere og dataanalytikere
Forretningsanalytikere som jobber med salgs-, finans- eller driftsdata
Programvareingeniører som går over i data science-roller
Fagpersoner som jobber med etterspørselsplanlegging eller prognoser
Alle som er interessert i prediktiv analyse og tidsbaserte data
Studenter og nyutdannede som utforsker karrierer innen analyse eller kunstig intelligens
Forutsetninger
- Grunnleggende forståelse av statistikk og sannsynlighet
- Kjennskap til Python eller et annet programmeringsspråk (foretrukket, men ikke obligatorisk)
- Grunnleggende kunnskap om datahåndtering eller Excel
- Analytiske og logiske tenkeevner
- Ingen avansert erfaring med prognoser er nødvendig.
Uttalelser
Lisensiering og akkreditering
Dette kurset tilbys i henhold til Partnerprogramavtalen og er i samsvar med kravene i Lisensavtalen
Likestillingspolicy
Kandidater oppfordres til å ta kontakt med AVC for veiledning og støtte gjennom hele tilretteleggingsprosessen.
Ofte stilte spørsmål
Trenger du en skreddersydd bedriftsintern opplæring eller gruppeopplæring?
Be om et bedriftsinternt opplæringsprogram som er skreddersydd spesielt for teamet ditt. Vi tilbyr fleksible tilpasningsmuligheter i tråd med forretningsmålene dine, samt konkurransedyktige gruppepriser for større team. Fyll ut skjemaet nedenfor, så utformer ekspertene våre innen bedriftsopplæring den perfekte løsningen for deg.