Zeitreihenprognose und Überlebensanalyse Grundlagen

Viele Probleme mit realen Daten beinhalten die Vorhersage, wann ein Ereignis eintritt oder wie sich eine Metrik im Laufe der Zeit ändert. Dazu sind spezielle Techniken erforderlich, die über die Standardregression hinausgehen. Für genaue Prognosen und Risikobewertungen ist es unerlässlich zu verstehen, wie mit zeitlichen Abhängigkeiten und unvollständigen Daten umgegangen wird. Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage in zwei kritischen Bereichen des spezialisierten maschinellen Lernens: Zeitreihenanalyse und Überlebensanalyse.Sie werden von grundlegenden Datenkonzepten zu einem Verständnis übergehen, wie Muster über die Zeit modelliert und zensierte Daten behandelt werden, bei denen die Ergebnisse noch nicht vollständig beobachtet wurden. Am Ende dieses Programms werden Sie in der Lage sein, zeitliche Muster zu interpretieren und spezialisierte Modelle anzuwenden, um zukünftige Ergebnisse mit Zuversicht vorherzusagen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Komponenten von Zeitreihendaten, einschließlich Saisonalität, Trends und Rauschen. - Wenden Sie statistische Modelle an, um zukünftige Werte auf der Grundlage historischer Muster vorherzusagen. - Master-Überlebensanalysekonzepte, um die Zeit bis zum Eintreten eines bestimmten Ereignisses vorherzusagen. - Behandeln Sie zensierte Daten effektiv, um eine genaue Ergebnisinferenz in realen Szenarien sicherzustellen. - Überprüfen Sie Modellannahmen mit modernen Validierungstechniken und Diagnosetests. - Üben Sie die Datenaufbereitung und -modellierung mit aktuellen Branchenstandardbibliotheken und -workflows. Der Lehrplan beginnt mit der Kernterminologie und den statistischen Grundlagen, bevor Sie spezifische Modellierungstechniken für die Prognose und die Ereigniszeitanalyse durchlaufen.Sie werden praktische Anwendungen durch schriftliche Erklärungen und codebasierte Übungen erkunden, die die theoretischen Konzepte verstärken sollen. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger in Data Science und Machine Learning, die ihr Toolkit erweitern möchten. Vorkenntnisse mit zeitabhängigen Daten sind nicht erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihre Expertise in der spezialisierten Datenmodellierung auf.