Schulungsübersicht
Einführung in die Zeitreihenanalyse
- Überblick über Zeitreihendaten
- Komponenten von Zeitreihen: Trend, Saisonalität, Rauschen
- Einrichten von Google Colab für die Zeitreihenanalyse
Explorative Datenanalyse für Zeitreihen
- Visualisierung von Zeitreihendaten
- Zerlegung der Komponenten von Zeitreihen
- Erkennen von Saisonalität und Trends
ARIMA-Modelle für die Zeitreihenprognose
- Verständnis von ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
- Auswahl der Parameter für ARIMA-Modelle
- Implementierung von ARIMA-Modellen in Python
Einführung in Prophet für die Zeitreihenprognose
- Überblick über Prophet für die Zeitreihenprognose
- Implementierung von Prophet-Modellen in Google Colab
- Umgang mit Feiertagen und besonderen Ereignissen in der Prognose
Fortgeschrittene Prognosetechniken
- Behandlung fehlender Daten in Zeitreihen
- Multivariate Zeitreihenprognose
- Anpassung von Prognosen mit externen Regressoren
Bewertung und Feinabstimmung von Prognosemodellen
- Leistungskennzahlen für Zeitreihenprognosen
- Feinabstimmung von ARIMA- und Prophet-Modellen
- Kreuzvalidierung und Backtesting
Praktische Anwendungen der Zeitreihenanalyse
- Fallstudien zur Zeitreihenprognose
- Praktische Übungen mit realen Datensätzen
- Nächste Schritte für die Zeitreihenanalyse in Python
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fortgeschrittene Kenntnisse in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit grundlegender Statistik und Datenanalysetechniken
Zielgruppe
- Data Analysts
- Data Scientists
- Fachpersonen, die mit Zeitreihendaten arbeiten
Erfahrungsberichte (3)
Wie man offene Satellitendaten für reale Anwendungen nutzt
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Kurs - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
Maschinelle Übersetzung
Übungen machen
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maschinelle Übersetzung
Praktische Beispiele ermöglichten es uns, das Programm wirklich kennenzulernen. Gute Erklärungen und die Integration theoretischer Konzepte sowie deren Bezug zu praktischen Anwendungen wurden sehr geschätzt.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Maschinelle Übersetzung