آموزش تسلط بر سری‌های زمانی: پیش‌بینی با استفاده از ETS، ARIMA و پایتون - آخرین آپدیت

دانلود Time Series Mastery: Forecasting with ETS, ARIMA, Python

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: در دنیای امروز که مبتنی بر داده است، توانایی پیش‌بینی دقیق روندها برای پیشرو ماندن کسب‌وکارها در رقابت بسیار حیاتی است. تحلیل سری‌های زمانی ابزاری قدرتمند است که به سازمان‌ها اجازه می‌دهد الگوها را کشف کرده و تصمیمات آگاهانه بگیرند. این دوره آموزشی، «تسلط بر سری‌های زمانی: کشف الگوها با ETS، ARIMA و تکنیک‌های پیشرفته پیش‌بینی»، مقدمه‌ای جامع بر تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی ارائه می‌دهد. شما با پرکاربردترین تکنیک‌ها از جمله مدل‌های ETS (خطا، روند، فصل‌بندی)، مدل ARIMA (میانگین متحرک یکپارچه خودرگرسیون) و روش‌های پیشرفته پیش‌بینی آشنا خواهید شد. در پایان این دوره، شما مهارت و دانش لازم برای اعمال این تکنیک‌ها بر داده‌های واقعی و انجام پیش‌بینی‌های دقیق را خواهید داشت. این دوره که مخاطبان آن تحلیلگران کسب‌وکار، دانشمندان داده، تحلیلگران مالی و پژوهشگران بازار هستند، مهارت‌ها و بینش‌های ضروری برای برتری در محیط کسب‌وکار داده‌محور امروز را فراهم کرده و یادگیرندگان را به ابزارهایی برای هدایت تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و تقویت رشد سازمانی مجهز می‌کند.

سرفصل ها و درس ها

تسلط بر سری‌های زمانی: پیش‌بینی با ETS، ARIMA و پایتون Time Series Mastery: Forecasting with ETS, ARIMA, Python

  • مقدمه‌ای بر دوره: آغاز ماجراجویی Introduction to the Course: The Adventure Begins

  • داده‌های سری زمانی چیست؟ What is Time Series Data?

  • پایتون: هم‌سویی با داده‌ها Python: Becoming One with the Data

  • مدل ETS و تجزیه فصلی ETS and Seasonal Decomposition

  • پایتون: پیاده‌سازی ETS و تجزیه فصلی Python: ETS and Seasonal Decomposition

  • ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی Evaluating Time Series Forecasting Models

  • پایتون: آموزش و تست مدل Python: Training & Testing

  • مدل ARIMA چیست؟ What is ARIMA?

  • پایتون: پیاده‌سازی ARIMA Python: ARIMA

  • پایتون: ارزیابی مدل‌های سری زمانی Python: Evaluating Time Series Models

  • مدل SARIMA SARIMA

  • پایتون: پیاده‌سازی SARIMA Python: SARIMA

  • مدل SARIMAX SARIMAX

  • پایتون: پیاده‌سازی SARIMAX Python: SARIMAX

  • پایتون: پیش‌بینی آینده Python: Predicting the Future

  • تبریک! گام بعدی چیست؟ Congratulations! What's Next?

نمایش نظرات

آموزش تسلط بر سری‌های زمانی: پیش‌بینی با استفاده از ETS، ARIMA و پایتون
جزییات دوره
2h 20m
16
(آخرین آپدیت)
3,045
3.8 از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده