bart
PRO
- Сообщения
- 5.332
- Лайки
- 1.723
Анализ и прогнозирование временных рядов с помощью Python
Time Series Analysis and Forecasting with Python
Udemy
Курс «Анализ временных рядов и прогнозирование с помощью Python» является отличным источником для изучения концепций временных рядов и прогнозов на будущее.
В этом курсе подробно объясняются самые известные методы, такие как статистические методы (ARIMA и SARIMAX) и метод глубокого обучения (LSTM). Более того, несколько проектов Real World разрабатываются в среде Python и объясняются строка за строкой!
Если вы исследователь, студент, программист или энтузиаст науки о данных, который ищет курс, который покажет вам все о временных рядах и прогнозах от А до Я, вы попали в нужное место. Просто ознакомьтесь с тем, что вы узнаете из этого курса ниже:
Этот курс для всех! да всем! который хочет изучать временные ряды и прогнозировать будущее с помощью статистики и искусственного интеллекта с любым опытом! Даже если вы не программист, я покажу вам, как кодировать и разрабатывать вашу модель построчно!
Если вы хотите освоить основы машинного обучения на Python, вы можете проверить другие мои курсы!
Для кого этот курс:
Материал на английском языке
Продажник:
Скачать:
Time Series Analysis and Forecasting with Python
Udemy
Курс «Анализ временных рядов и прогнозирование с помощью Python» является отличным источником для изучения концепций временных рядов и прогнозов на будущее.
В этом курсе подробно объясняются самые известные методы, такие как статистические методы (ARIMA и SARIMAX) и метод глубокого обучения (LSTM). Более того, несколько проектов Real World разрабатываются в среде Python и объясняются строка за строкой!
Если вы исследователь, студент, программист или энтузиаст науки о данных, который ищет курс, который покажет вам все о временных рядах и прогнозах от А до Я, вы попали в нужное место. Просто ознакомьтесь с тем, что вы узнаете из этого курса ниже:
- Базовые библиотеки (NumPy, Pandas, Matplotlib)
- Как использовать библиотеку Pandas для создания индекса DateTime и как установить его в качестве индекса набора данных
- Что такое статистические модели?
- Как прогнозировать будущее с помощью модели ARIMA?
- Как уловить сезонность с помощью модели SARIMAX?
- Как использовать эндогенные переменные и предсказывать будущее?
- Что такое глубокое обучение (очень простые концепции)
- Все об искусственной и рекуррентной нейронной сети!
- Как работает метод LSTM!
- Как разработать модель LSTM с одной вариацией?
- Как разработать модель LSTM с использованием нескольких переменных (многомерная)
Этот курс для всех! да всем! который хочет изучать временные ряды и прогнозировать будущее с помощью статистики и искусственного интеллекта с любым опытом! Даже если вы не программист, я покажу вам, как кодировать и разрабатывать вашу модель построчно!
Если вы хотите освоить основы машинного обучения на Python, вы можете проверить другие мои курсы!
Для кого этот курс:
- Энтузиаст науки о данных
- Начинающие программисты
- Разработчики Python
- Учителя, которые любят делать прогнозы на будущее
- Аналитики данных
- Всем, кто интересуется временными рядами и прогнозированием будущего
- Общие и базовые навыки Python
Материал на английском языке
Продажник:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователь группы: PRO
Скрытое содержимое для пользователей: Ferr
