چگونه یک بانک تجاری عملکرد مورد انتظار پرتفوی وام خود را پیش بینی می کند؟
یا یک مدیر سرمایه گذاری چگونه ریسک یک سبد سهام را برآورد می کند؟
روش های کمی برای پیش بینی املاک و مستغلات کدامند؟
اگر مقداری وابستگی زمانی وجود داشته باشد، آن را می دانید - پاسخ این است: تجزیه و تحلیل سری های زمانی.
این دوره مهارت های عملی را به شما آموزش می دهد که به شما امکان می دهد به عنوان یک تحلیلگر مالی کمی، یک تحلیلگر داده یا یک دانشمند داده شغلی پیدا کنید.
در کمترین زمان، مهارتهای اساسی را به دست خواهید آورد که به شما امکان میدهد تحلیل سریهای زمانی پیچیده را که مستقیماً در عمل قابل استفاده است، انجام دهید. ما یک دوره سری زمانی ایجاد کرده ایم که نه تنها بی زمان است بلکه:
· درک آسان
· جامع
· عملی
· به نقطه
· مملو از تمرینات و منابع فراوان
اما ما می دانیم که ممکن است کافی نباشد.
ما برجستهترین ابزارها را میگیریم و از طریق پایتون - محبوبترین زبان برنامهنویسی در حال حاضر - پیادهسازی میکنیم. با این حساب…
به تجزیه و تحلیل سری زمانی در پایتون خوش آمدید!
سوال بزرگ در گذراندن دوره آنلاین این است که انتظار چه چیزی را داشته باشید. و ما مطمئن شدهایم که همه چیزهایی که برای مهارت در تجزیه و تحلیل سریهای زمانی نیاز دارید در اختیار شما قرار داده شده است.
ما با بررسی نظریه سریهای زمانی اساسی شروع میکنیم تا به شما در درک مدلسازی که بعداً انجام میشود کمک کنیم.
سپس در طول دوره، ما با تعدادی از کتابخانه های پایتون کار خواهیم کرد و آموزش کاملی را به شما ارائه خواهیم داد. ما از عملکرد قدرتمند سری زمانی ساخته شده در پانداها و همچنین سایر کتابخانه های اساسی مانند NumPy، matplotlib، StatsModels، yfinance، ARCH و pmdarima استفاده خواهیم کرد.
با این ابزارها ما به پرکاربردترین مدلهای موجود در بازار تسلط پیدا میکنیم:
· AR (مدل خودرگرسیون)
· MA (مدل میانگین متحرک)
· ARMA (مدل میانگین متحرک خودکار)
· ARIMA (مدل میانگین متحرک یکپارچه اتورگرسیو)
· ARIMAX (مدل میانگین متحرک یکپارچه رگرسیون با متغیرهای برون زا)
. SARIA (مدل میانگین متحرک اتورگرسیو فصلی)
. SARIMA (مدل میانگین متحرک یکپارچه اتورگرسیو فصلی)
. SARIMAX (مدل میانگین متحرک یکپارچه اتورگرسیو فصلی با متغیرهای برون زا)
· ARCH (مدل ناهمگونی شرطی خودپسندانه)
· GARCH (مدل ناهمسانی شرطی خودبازگشت عمومی تعمیم یافته)
. VARMA (مدل میانگین متحرک اتورگرسیو برداری)
ما می دانیم که سری های زمانی یکی از آن موضوعاتی است که همیشه شک و شبهه هایی را به وجود می آورد.
تا کنون.
این دوره دقیقاً همان چیزی است که شما برای درک سری های زمانی یک بار برای همیشه نیاز دارید. نه تنها این، بلکه تعداد زیادی مواد اضافی را نیز دریافت خواهید کرد - فایل های دفترچه یادداشت، یادداشت های دوره، سؤالات مسابقه، و بسیاری از تمرینات - همه چیز گنجانده شده است.
چه چیزی بدست می آورید؟
· پشتیبانی فعال Q A
· مواد تکمیلی - فایل های دفترچه یادداشت، یادداشت های دوره، سوالات مسابقه، تمرین ها
· همه دانش برای یافتن شغل با تجزیه و تحلیل سری زمانی
· جامعه ای از علاقه مندان به علم داده
· گواهی پایان کار
· دسترسی به به روز رسانی های آینده
· موارد کسب و کار واقعی را حل کنید که به شما شغل می دهد
ما خوشحالیم که 30 روز وجه را با ضمانت کامل ارائه می دهیم. هیچ خطری برای شما وجود ندارد. محتوای دوره عالی است، و این برای ما بیمعنی است، زیرا مطمئن هستیم که آن را دوست خواهید داشت.
چرا صبر کنید؟ هر روز یک فرصت از دست رفته است.
روی دکمه "اکنون خرید" کلیک کنید و از امروز شروع به تسلط بر سری های زمانی در Python کنید.
ایجاد فرصت برای دانشجویان علوم داده و مالی
نمایش نظرات