Python ile Zaman Dizileri Analizi ve Tahminleri

Verilerin yönettiği bir dünyada, geleceği tahmin etmek artık tahmin değil, teknik bir beceridir. Kuruluşlar stratejik kararlar almak için tarihi paternlere dayanır, zaman dizileri analizi veri biliminde en değerli becerilerden biridir. Bu kurs sizi zamansal verilerin temellerinden karmaşık tahmin modeller oluşturmaya götürür. Basit ortalamanın ötesine geçerek mevsimsellik, eğilimler ve gürültüyü anlayacak, iş veya araştırma için güvenilir tahminler oluşturma yeteneğini kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Mevsimsellik, eğilimler ve durağanlık da dahil olmak üzere zaman dizileri verilerinin temel bileşenlerini anlamak - Karmaşık mevsimsel paternleri yönetmek için Yüksek Oranlı Yumuşatma (ETS) modellerini uygulayın - Zamansal verilerdeki doğrusal ilişkileri yakalamak için ARIMA ve Mevsimsel ARIMA modellerini uygulayın - Özellikle zaman indeksli veri kümeleri için veri öncesi işleme ve temizleme tekniklerini uygulama - Modern metrik ve zaman dizileri çapraz doğrulama kullanarak model performansını değerlendirin - Model geliştirme için sktime gibi modern tahmin çerçevelerini keşfedin Müfredat temel tanımlamalar ve veri hazırlama ile başlar ve daha sonra klasik istatistiksel modeller ve modern değerlendirme çerçeveleri üzerinden ilerler. ayrıntılı açıklamaları okuyup yazılı kodlama egzersizleri yoluyla bilginizi uygulayacaksınız. Bu ders, veri analizi ve Python' da uzmanlaşmak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Zaman dizileri ile ilgili önceden bir deneyime gerek yoktur. Tahmin edici analiz konusunda uzmanlığınızı bugünden inşa etmeye başlayın.