Analisi delle serie temporali, previsioni e apprendimento automatico in Python

Comprendere i dati temporali è fondamentale per prendere decisioni aziendali informate, prevedere le tendenze del mercato e ottimizzare le operazioni.Questo corso completo basato su testo ti guida passo dopo passo attraverso il processo di analisi e previsione dei dati delle serie temporali utilizzando Python. Lavorando attraverso spiegazioni chiare, ripartizioni concettuali ed esercizi pratici di codice scritto, acquisirai le competenze necessarie per costruire pipeline di previsione robuste per applicazioni del mondo reale come vendite, finanza e pianificazione della domanda. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali delle serie temporali tra cui stazionarietà, stagionalità, autocorrelazione e decomposizione delle tendenze. - Applicare modelli di previsione statistica classici come ARIMA, SARIMA e Smoothing esponenziale a set di dati temporali. - Crea pipeline di apprendimento automatico per la previsione utilizzando Support Vector Regression, Random Forests e il moderno gradiente boosting. - Implementare architetture di deep learning tra cui reti neurali ricorrenti (RNN) e reti di memoria a breve termine (LSTM) per la previsione di sequenze complesse. - Utilizzare moderne librerie di previsione come Prophet e API basate sul cloud come AWS Forecast per semplificare i flussi di lavoro di produzione. - Valuta le prestazioni del modello utilizzando tecniche di convalida robuste come la convalida walk-forward e le metriche delle serie temporali specializzate. Il corso inizia con definizioni statistiche essenziali e tecniche di preparazione dei dati utilizzando il moderno ecosistema di scienza dei dati di Python.Da lì, esplorerai la modellazione statistica classica, la transizione agli approcci di apprendimento automatico e concluderai con architetture di apprendimento profondo e strumenti di previsione su scala cloud. Questo corso è progettato per i principianti data scientist, analisti e sviluppatori che vogliono specializzarsi in dati temporali.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con la modellazione delle serie temporali, anche se è utile una familiarità di base con la programmazione Python. Inizia a padroneggiare l'analisi delle serie temporali e sfrutta il potere predittivo dei tuoi dati storici oggi stesso.