این راهنمای کامل شما برای تجزیه و تحلیل دادههای سری زمانی در پایتون است!
این دوره راهنمای کامل شما برای تجزیه و تحلیل سری های زمانی با استفاده از پایتون است. بنابراین، همه جنبه های اصلی تجزیه و تحلیل داده های زمانی در n عمق پوشش داده می شود.
اگر این دوره را گذرانده اید، می توانید از گذراندن دوره های دیگر یا خرید کتاب در مورد تجزیه و تحلیل داده های مبتنی بر پایتون صرف نظر کنید.
در این عصر دادههای بزرگ، شرکتها در سراسر جهان از پایتون برای بررسی بهمن اطلاعاتی که در اختیار دارند استفاده میکنند. با مهارت در تجزیه و تحلیل دادههای سری زمانی در پایتون، میتوانید به شرکت خود مزیت رقابتی بدهید و حرفه خود را به سطح بعدی ارتقا دهید.
از یک دانشمند داده خبره با 5 سال تجربه بیاموزید:
هی، نام من مینروا سینگ است و من فارغ التحصیل کارشناسی ارشد دانشگاه آکسفورد (جغرافی و محیط زیست) هستم. من اخیراً یک دکترا را در دانشگاه کمبریج به پایان رساندم.
من +5 سال تجربه در تجزیه و تحلیل داده های واقعی از منابع مختلف با استفاده از تکنیک های مرتبط با علم داده دارم و انتشارات زیادی برای مجلات بین المللی بررسی شده تولید کرده ام.
در طول تحقیقاتم متوجه شدم که تقریباً تمام دورهها و کتابهای علوم داده پایتون موجود در آنجا، ماهیت چندبعدی موضوع را توضیح نمیدهند.
بنابراین، بر خلاف سایر مربیان، من ویژگیهای علم داده R را عمیقاً بررسی میکنم و به شما پایهای بینظیر را در موضوعات مرتبط با علم داده ارائه میدهم!
شما از انجام پاکسازی خواندن دادهها تا در نهایت پیادهسازی الگوریتمهای آماری و یادگیری ماشینی قدرتمند برای تجزیه و تحلیل دادههای سری زمانی خواهید رفت.
از جمله موارد دیگر:
با بسته های قدرتمند مبتنی بر پایتون برای تجزیه و تحلیل سری های زمانی آشنا خواهید شد.
شما با تکنیکهای رایج، روشهای تجسم و تکنیکهای یادگیری ماشینی/عمیق که میتوانند برای دادههای سری زمانی پیادهسازی شوند، آشنا خواهید شد.
شما یاد خواهید گرفت که این چارچوب ها را در داده های واقعی از جمله سهام موقت و داده های مالی به کار ببرید.
هیچ دانش یادگیری ماشینی یا پایتون قبلی یا آمار/ماشین مورد نیاز نیست!
شما با جذب ارزشمندترین اصول و تکنیک های علوم داده پایتون شروع خواهید کرد. من برای سادهسازی و پرداختن به سختترین مفاهیم در پایتون از روشهای ساده و قابل فهم استفاده میکنم.
دوره آموزشی من به شما کمک میکند روشها را با استفاده از دادههای واقعی که از منابع مختلف به دست آمدهاند، پیادهسازی کنید. بسیاری از دورهها از دادههای ساختگی استفاده میکنند که دانشآموزان را قادر به پیادهسازی علوم داده مبتنی بر پایتون در زندگی واقعی نمیکند.
بعد از گذراندن این دوره، به راحتی از بسته های سری زمانی رایج در پایتون استفاده خواهید کرد...
حتی مفاهیم اساسی را درک خواهید کرد تا بفهمید کدام الگوریتمها و روشها برای دادههای شما مناسبتر هستند.
ما با داده های واقعی کار خواهیم کرد و شما به تمام کدها و داده های استفاده شده در دوره دسترسی خواهید داشت.
اکنون به دوره من بپیوندید!
Minerva Singh
دانشمند تحصیل کرده آکسبریج
سلام. من فارغ التحصیل دکترا از دانشگاه کمبریج هستم که در آنجا در اکولوژی گرمسیری تخصص دارم. من همچنین یک دانشمند داده هستم. به عنوان بخشی از تحقیقاتم، باید تجزیه و تحلیل گسترده دادهها، از جمله تجزیه و تحلیل دادههای مکانی را انجام دهم. یا برای این منظور ترجیح میدهم از ترکیبی از ابزارهای رایگان نرمافزار R، QGIS و Python استفاده کنم. بیشتر کار تجزیه و تحلیل دادههای مکانی خود را با استفاده از R انجام میدهم. و QGIS. اینها جدا از رایگان بودن، ابزارهای بسیار قدرتمندی برای تجسم، پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها هستند. من همچنین دارای مدرک کارشناسی ارشد جغرافیا و محیط زیست از دانشگاه آکسفورد هستم. من مهارت های آماری و تجزیه و تحلیل داده های خود را از طریق تعدادی MOOC از جمله The Analytics Edge (دوره آماری مبتنی بر R و یادگیری ماشین ارائه شده توسط EdX)، یادگیری آماری (دوره یادگیری ماشین مبتنی بر R ارائه شده توسط Standford آنلاین) تقویت کرده ام. علاوه بر تجزیه و تحلیل داده های مکانی، در تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشین و داده کاوی نیز مهارت دارم. من همچنین از برنامه نویسی عمومی، تجسم داده ها و توسعه وب لذت می برم. من علاوه بر اینکه یک دانشمند و اعداد شکن هستم، یک مسافر مشتاق هستم
نمایش نظرات