تسلط بر تحلیل و پیش بینی سری های زمانی با پایتون

Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: راهنمای جامع تکنیک‌های تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی با پایتون، شامل ARIMA، SARIMA، Prophet درک اصول تحلیل سری‌های زمانی، از جمله روند، فصلی و نویز. روش های مختلف پیش بینی سری های زمانی مانند ARIMA، SARIMA و Prophet را با استفاده از پایتون پیاده سازی کنید. مدل‌های سری زمانی را برای بهبود دقت و عملکرد ارزیابی و تنظیم کنید. تکنیک های تجزیه و تحلیل سری های زمانی را در مجموعه داده های دنیای واقعی اعمال کنید و نتایج را برای بینش های عملی تفسیر کنید. دانشجویان و محققان علاقه مند به استفاده از تکنیک های سری زمانی در پروژه های خود. تحلیلگران داده و دانشمندانی که به دنبال افزایش مهارت های تجزیه و تحلیل سری های زمانی خود هستند. افراد حرفه ای که در زمینه هایی مانند امور مالی، اقتصاد و عملیات کار می کنند و با داده های سری زمانی سر و کار دارند. هر کسی که کنجکاو در مورد درک و پیش‌بینی الگوها در داده‌های وابسته به زمان است. پیش نیازها: دانش اولیه برنامه نویسی پایتون. آشنایی با کتابخانه هایی مانند پانداها و matplotlib مفید است. یک رایانه با دسترسی به اینترنت همراه با تمرین‌های کدگذاری و دسترسی به مجموعه داده‌ها. درک اولیه مفاهیم آماری مانند میانگین، واریانس و همبستگی. تمایل به یادگیری و به کارگیری تفکر تحلیلی برای حل مسائل سری زمانی. ذهن کنجکاو و تمایل به یادگیری! آشنایی با مفاهیم آماری (میانگین، میانه، انحراف معیار). درک اولیه برنامه نویسی پایتون

قدرت تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی را با پایتون باز کنید! این دوره برای ارائه درک کاملی از مفاهیم کلیدی، تکنیک ها و ابزارهای مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل و پیش بینی موثر داده های سری زمانی طراحی شده است. چه دانشمند داده، تحلیلگر، دانشجو یا حرفه ای باشید، این دوره شما را به مهارت هایی برای مقابله با مشکلات سری زمانی در حوزه های مختلف مجهز می کند.

آنچه خواهید آموخت:

  • اصول تجزیه و تحلیل سری های زمانی، از جمله روندها، فصلی بودن، و نویز را درک کنید.

  • روش های رایج پیش بینی سری های زمانی مانند ARIMA، SARIMA، و Prophet را با استفاده از Python اجرا و اعمال کنید.

  • مدل‌های سری زمانی را ارزیابی و تنظیم کنید تا دقت و عملکرد آن‌ها بهبود یابد.

  • برای به دست آوردن تجربه عملی و استخراج اطلاعات بینش عملی، با مجموعه داده های دنیای واقعی کار کنید.

نکات برجسته دوره:

  • توضیحات تفصیلی: پوشش جامع مفاهیم و تکنیک های ضروری در تحلیل سری های زمانی.

  • پروژه‌های عملی: تمرین‌ها و پروژه‌های عملی برای به کارگیری آنچه آموخته‌اید.

  • راهنمایی متخصص: از یک دانشمند داده با تجربه با سابقه ثابت شده در این زمینه بیاموزید.

  • پشتیبانی انجمن: برای بحث و تبادل نظر و اشتراک‌گذاری اطلاعات، به انجمنی از یادگیرندگان بپیوندید.

مورد نیاز:

  • دانش اولیه برنامه نویسی پایتون.

  • آشنایی با کتابخانه هایی مانند پانداها و matplotlib مفید است.

  • کامپیوتری با دسترسی به اینترنت همراه با تمرین‌های کدگذاری و دسترسی به مجموعه داده‌ها.

  • درک اساسی از مفاهیم آماری مانند میانگین، واریانس و همبستگی.

  • تمایل به یادگیری و به کارگیری تفکر تحلیلی برای حل مسائل سری زمانی.

چه کسی باید ثبت نام کند:

  • دانشمندان و تحلیلگران مشتاق داده که به دنبال تخصص در تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی هستند.

  • حرفه‌ای در امور مالی، بازاریابی، عملیات و سایر زمینه‌هایی که معمولاً از داده‌های سری زمانی برای تصمیم‌گیری استفاده می‌شود.

  • دانشجویان و محققان دانشگاهی که نیاز به تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی برای مطالعات یا پروژه‌های خود دارند.

  • هر کسی که علاقه مند به کسب مهارت های عملی در تجزیه و تحلیل سری های زمانی است تا جعبه ابزار علم داده خود را بهبود بخشد.

در این سفر هیجان انگیز به ما بپیوندید و بر هنر تحلیل و پیش بینی سری های زمانی با پایتون مسلط شوید. همین امروز ثبت نام کنید و شروع به تبدیل داده ها به اطلاعات بینش معنادار کنید!


سرفصل ها و درس ها

مبانی تحلیل سری های زمانی Foundations of Time Series Analysis

  • مقدمه ای بر داده های سری زمانی Introduction to Time Series Data

  • درک اجزای سری زمانی Understanding Time Series Components

  • ایستایی و اهمیت آن Stationarity and Its Importance

مدل سازی سری زمانی با ARIMA Time Series Modeling with ARIMA

  • مبانی مدل ARIMA ARIMA Model Fundamentals

  • ساخت و ارزیابی مدل های ARIMA Building and Evaluating ARIMA Models

  • سری زمانی فصلی و تجزیه Seasonal Time Series and Decomposition

مفاهیم آماری برای سری های زمانی Statistical Concepts for Time Series

  • توزیع احتمال در سری های زمانی Probability Distributions in Time Series

  • آمار توصیفی و تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی Descriptive Statistics and Exploratory Data Analysis

  • آزمون فرضیه ها و فواصل اطمینان Hypothesis Testing and Confidence Intervals

پیش بینی با مدل های سری زمانی Forecasting with Time Series Models

  • پیش بینی با مدل های ARIMA Forecasting with ARIMA Models

  • انتخاب و ارزیابی مدل Model Selection and Evaluation

  • پیش بینی عملی و بهبود مدل Practical Forecasting and Model Improvement

موضوعات و برنامه های کاربردی سری زمانی پیشرفته Advanced Time Series Topics and Applications

  • تجسم داده برای سری های زمانی Data Visualization for Time Series

  • سری زمانی در پایتون: پیاده سازی عملی Time Series in Python: Practical Implementation

  • مطالعات موردی و کاربردهای دنیای واقعی Real-world Case Studies and Applications

نمایش نظرات

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.

تسلط بر تحلیل و پیش بینی سری های زمانی با پایتون
جزییات دوره
3 hours
15
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,450
از 5
ندارد
دارد
دارد
Akhil Vydyula
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Akhil Vydyula Akhil Vydyula

Full Stack Data Scientist

سلام!

اسم من Akhil Vydyula است، من یک دانشمند داده هستم

من قبلاً روی تجزیه و تحلیل داده های BFSI کار کرده بودم و مهارت های مدل سازی برای نظارت بر چرخه تمام عمر توسعه و اجرا. او دارای توانایی قوی است.

قابلیت بحث در مورد داده ها، مهندسی ویژگی، توسعه الگوریتم، آموزش مدل و پیاده سازی.

مهارت ها و شایستگی ها

دانش و تجربه تخصصی با برنامه نویسی C/C++/python و SQL.

باید قادر به یادگیری و اجرای سریع و موثر فناوری های جدید باشد.

مهارت های ریاضی عالی، مهارت های منطقی حل مسئله .

شرکت فعال در هکاتون ها در پلتفرم های مختلف و نوشتن وبلاگ در رسانه.

مهارت های فنی

یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP)، Computer Vision، Regression، Multi Label

Classification.Transfer Learning، Transformers، Ensembles، Stacking Classifiers.AutoML، SQL، Python، Keras، Pandas، NumPy، Seaborn، Matplotlib، Clustering، Systems Recommendation ,تحلیل سری زمانی.