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Course Outline
시계열을 위한 ARIMA 모델 Forecasting
고급 Forecasting 기술
예측 모델 평가 및 조정
시계열에 대한 탐색 Data Analysis
시계열을 위한 Prophet 소개 Forecasting
시계열 분석 소개
시계열 분석의 실제 응용
요약 및 다음 단계
- 시계열 예측의 사례 연구
- 실제 데이터 세트와 함께하는 실습
- Python에서 시계열 분석의 다음 단계
- 시계열에서 누락된 데이터 처리
- 다변량 시계열 예측
- 외부 회귀변수로 예측 맞춤화
- 시계열 예측을 위한 Prophet 개요
- Google Colab에서 Prophet 모델 구현
- 예측에서 휴일 및 특별한 사건 처리
- 시계열 데이터 개요
- 시계열 구성 요소: 추세, 계절성, 잡음
- Google Colab을 시계열 분석에 설정
- 시계열 예측을 위한 성능 지표
- ARIMA 및 Prophet 모델 조정
- 교차 검증 및 역추정
- ARIMA (자기회귀적 통합 이동 평균) 이해
- ARIMA 모델의 매개변수 선택
- Python에서 ARIMA 모델 구현
- 시계열 데이터 시각화
- 시계열 구성 요소 분해
- 계절성 및 추세 탐지
Requirements
대상
- 데이터 분석가
- 데이터 과학자
- 시계열 데이터를 다루는 전문가
- Python 프로그래밍의 중급 지식
- 기본 통계와 데이터 분석 기법에 대한 이해
21 Hours
회원 평가 (5)
Hands-on examples allowed us to get an actual feel for how the program works. Good explanations and integration of theoretical concepts and how they relate to practical applications.
Ian - Archeoworks Inc.
Course - ArcGIS Fundamentals
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
Course - QGIS for Geographic Information System
저는 Pablo의 스타일이 마음에 들었습니다. 그가 보고서 디자인, HTML을 사용한 사용자 정의, 간단한 ML 알고리즘 구현에 이르기까지 많은 주제를 다루었다는 점입니다. Go이론적 정보/연습의 균형을 유지합니다. 파블로는 제가 관심을 갖고 있는 모든 주제를 다루었고 제 질문에 포괄적인 답변을 해주었습니다.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
Course - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
Machine Translated
Actual application of spotfire and all basic functions.
Michael Capili - STMicroelectronics, Inc.
Course - Introduction to Spotfire
The thing I liked the most about the training was the organization and the location
