Previsione di Serie Temporali e Fondamenti di Analisi di Sopravvivenza

Molti problemi di dati del mondo reale implicano la previsione di quando un evento si verificherà o di come una metrica cambierà nel tempo, richiedendo tecniche specializzate che vanno oltre la regressione standard. Comprendere come gestire le dipendenze temporali e i dati incompleti è essenziale per previsioni accurate e la valutazione del rischio. Questo corso fornisce una solida base in due aree critiche del machine learning specializzato: l'analisi delle serie temporali e l'analisi di sopravvivenza. Passerete dai concetti di dati di base alla comprensione di come modellare i pattern nel tempo e gestire i dati censurati dove i risultati non sono ancora completamente osservati. Alla fine di questo programma, sarete in grado di interpretare i pattern temporali e applicare modelli specializzati per prevedere con sicurezza i risultati futuri. Cosa imparerai: - Comprendere i componenti fondamentali dei dati delle serie temporali, inclusi stagionalità, tendenze e rumore. - Applicare modelli statistici per prevedere valori futuri basati su pattern storici. - Padroneggiare i concetti di analisi di sopravvivenza per prevedere il tempo fino al verificarsi di un evento specifico. - Gestire efficacemente i dati censurati per garantire un'inferenza accurata dei risultati in scenari del mondo reale. - Verificare le ipotesi del modello utilizzando moderne tecniche di validazione e test diagnostici. - Praticare la preparazione e la modellazione dei dati utilizzando librerie e flussi di lavoro standard del settore. Il curriculum inizia con la terminologia di base e i fondamenti statistici prima di progredire attraverso tecniche di modellazione specifiche sia per la previsione che per l'analisi del tempo all'evento. Esplorerai applicazioni pratiche attraverso spiegazioni scritte ed esercizi basati su codice progettati per rafforzare i concetti teorici. Questo corso è progettato per i principianti in data science e machine learning che desiderano espandere il proprio toolkit; non è richiesta alcuna esperienza precedente con dati dipendenti dal tempo. Inizia oggi a costruire la tua esperienza nella modellazione di dati specializzati.