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코스 개요
시간 시리즈 분석 소개
- 시간 시리즈 데이터 개요
- 시간 시리즈 구성 요소: 추세, 계절성, 노이즈
- Google Colab을(를) 시간 시리즈 분석을 위해 설정
시간 시리즈를 위한 탐색적 분석
- 시간 시리즈 데이터 시각화
- 시간 시리즈 구성 요소 분해
- 계절성과 추세 탐지
시간 시리즈를 위한 ARIMA 모델
- ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 이해
- ARIMA 모델에 대한 매개변수 선택
- Python에서 ARIMA 모델 구현
시간 시리즈를 위한 Prophet 소개
- Prophet를 이용한 시간 시리즈 예측 개요
- Google Colab에서 Prophet 모델 구현
- 휴일 및 특별 행사와 같은 이벤트를 예측에 반영
고급 시간 시리즈 분석 기술
- 시간 시리즈에서 누락된 데이터 처리
- 다변량 시간 시리즈 예측
- 외부 회귀자 사용한 예측 커스터마이징
예측 모델 평가 및 최적화
- 시간 시리즈 예측의 성능 지표
- ARIMA 및 Prophet 모델 최적화
- 교차 검증 및 백테스팅
시간 시리즈 분석의 실제 응용
- 시간 시리즈 예측 사례 연구
- 실제 데이터셋을 사용한 실습
- Python에서 시간 시리즈 분석을 위한 다음 단계
요약 및 다음 단계
요건
- Python 프로그래밍에 대한 중급 지식
- 기본 통계와 데이터 분석 기술에 대한 익숙함
대상
- 데이터 분석가
- 데이터 과학자
- 시간 데이터와 함께 일하는 전문가
21 시간
회원 평가 (4)
실제 예제를 통해 프로그램이 어떻게 작동하는지 실제로 체험할 수 있었습니다. 이론적 개념과 실용적인 적용 방법 사이의 좋은 설명과 통합이 이루어졌습니다.
Ian - Archeoworks Inc.
코스 - ArcGIS Fundamentals
기계 번역됨
All the topics which he covered including examples. And also explained how they are helpful in our daily job.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
코스 - QGIS for Geographic Information System
저는 이번 훈련을 정말로 즐겼습니다. 모든 모듈이 제가 회사에서 해결하려고 하는 문제들에 적용될 수 있다는 것을 발견했습니다. 훈련이 Jupyter 노트북과 통합된 점이 매우 인상적이었습니다.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
코스 - Python for Geographic Information System (GIS)
기계 번역됨
훈련에서 가장 마음에 들었던 점은 조직과 위치였습니다.
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
코스 - ArcGIS for Spatial Analysis
기계 번역됨