Python Zaman Serisi Analizi ve Tahminleri

Zamana bağlı veriler finans ve perakendeden meteoroloji ve mühendisliğe kadar neredeyse her sektörde bulunur, ancak harekete geçirilebilir içgörü elde etmek için özel bir analitik araç seti gerekiyor.Bu kurs, yeni başlayanlara geçmiş verileri nasıl işleyeceklerini ve gelecek hakkında güvenilir tahminler oluşturacaklarını anlamalarına yardımcı olacak net bir yol sağlar. Modern Python kütüphaneleri kullanarak karmaşık zamansal veri kümelerini yönetebilen bir uzmana dönüşeceksiniz. Bu kursun sonunda, verilerdeki paternleri tanımlayacak, mevsimsel dalgalanmaları yönetebilecek ve tahmin için hem klasik istatistiksel modeller hem de modern sinirsel ağları uygulayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Durağanlık, trend ve mevsimsellik dahil temel zaman dizileri kavramlarını anlamak - Pandaları gelişmiş tarih-zaman indeksleme, veri temizleme ve yeniden örnekleme için uygulayın - Mevsimsel eğilimler için ARIMA ve SARIMAX kullanarak istatistiksel tahmin modeller oluşturmak - Tekrarlayan Sinirsel Ağlar ve LSTM mimarilerini kullanarak derin öğrenme çözümleri uygulayın - Çok değişkenli tahminleri yürüt, birden fazla girdi değişenine dayalı sonuçları tahmin et - Güçlü kod için tip ipuçları ve yapılmış veri konteynerleri de dahil olmak üzere modern Python çalışma akışlarını uygulayın Kurs, klasik istatistiksel modellemeden ilerlemeden önce temel terminoloji ve veri hazırlama teknikleriyle başlar ve gelişmiş derin öğrenme yaklaşımlarıyla sona erer. Detaylı açıklamaları okuyacak ve her kavramı güçlendirmek için tasarlanmış yazılı kodlama egzersizleri yoluyla bilginizi uygulayacaksınız. Bu ders, başlangıç seviyesindekiler, öğrenciler ve tahmini en baştan öğrenmek isteyen veri analistleri için tasarlanmıştır. Zaman dizileri analizi veya ileri matematikle ilgili önceden bir deneyime gerek yoktur. Tahmin edici analiz becerilerinizi bugünden geliştirmeye başlayın.