هدف اصلی این دوره یادگیری نحوه استفاده از Minitab در پیش بینی واقعی و تحلیل سری های زمانی است
آشنایی با مدل های پیش بینی تحلیل سری های زمانی در پایتون | تجسم داده های زمان|AR|MA|ARIMA|رگرسیون| ANN
نحوه کار با سری های زمانی/داده های زمانی با استفاده از مدل سازی آماری و تکنیک های یادگیری ماشین در R
پایتون را برای پانداها ، Statsmodels ، ARIMA ، SARIMAX ، Deep Learning ، LSTM و پیش بینی به آینده بیاموزید
سری زمانی پایتون: نحوه استفاده از علم داده، آمار و یادگیری ماشین برای مدلسازی دادههای سری زمانی در پایتون
تحلیل سری زمانی یکی از جنبه های دشوار و گیج کننده علم داده است. این دوره به شما نحوه استفاده از TensorFlow با داده های سری زمانی و تولید پیش بینی ها و پیش بینی های با عملکرد بالا را آموزش می دهد.
تجزیه و تحلیل سری های زمانی در پایتون: تئوری، مدل سازی: AR تا SARIMAX، مدل های برداری، GARCH، Auto ARIMA، پیش بینی
نحوه استفاده از Python، Pandas، Numpy و Statsmodels را برای پیش بینی و تحلیل سری های زمانی یاد بگیرید!
راهنمای قطعی عملی برای کار با داده های سری زمانی
کار با سری های زمانی و انواع داده های مربوط به زمان در R - پیش بینی، تجزیه و تحلیل سری های زمانی، تجزیه و تحلیل پیش بینی
تحلیل R و سری زمانی دست به دست هم می دهند. در این دوره ، شما می آموزید که چگونه به طور موثر از R و بسته پیش بینی برای تمرین تجزیه و تحلیل سری های زمانی و کار بر روی پروژه ها و داده های دنیای واقعی استفاده کنید.
از Tableau برای کار با سری های زمانی، ایجاد پیش بینی و حتی اضافه کردن عملکرد R برای بهبود Tableau استفاده کنید.