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Schulungsübersicht
Einführung in die Zeitreihenanalyse
- Überblick über zeitliche Datenreihen
- Komponenten von Zeitreihen: Trend, Saisonalität, Rauschen
- Einrichtung von Google Colab für die Zeitreihenanalyse
Explorative Analyse von Zeitreihendaten
- Visualisierung zeitlicher Datenreihen
- Zerlegung der Komponenten zeitlicher Datenreihen
- Erkennen von Saisonalität und Trends
ARIMA-Modelle für Zeitreihendaten Forecasting
- Verständnis von ARIMA (Autoregressiv integrierter gleitender Durchschnitt)
- Auswahl der Parameter für ARIMA-Modelle
- Implementierung von ARIMA-Modellen in Python
Einführung in Prophet für Zeitreihen Forecasting
- Überblick über Prophet zur Prognose zeitlicher Datenreihen
- Implementierung von Prophet-Modellen in Google Colab
- Berücksichtigung von Ferien und besonderen Ereignissen bei der Prognose
Fortgeschrittene Techniken Forecasting
- Umgang mit fehlenden Daten in Zeitreihen
- Multivariate Prognosen von Zeitreihendaten
- Anpassung von Prognosen mit externen Regressoren
Evaluierung und Feinjustierung von Prognosemodellen
- Leistungsindikatoren für die Prognose zeitlicher Datenreihen
- Feinjustierung von ARIMA- und Prophet-Modellen
- Kreuzvalidierung und Retrotesting
Praktische Anwendungen der Zeitreihenanalyse
- Fallstudien zur Prognose zeitlicher Datenreihen
- Praktische Übungen mit realen Datensätzen
- Weiterführende Schritte in der Zeitreihenanalyse in Python
Zusammenfassung und Weitere Schritte
Voraussetzungen
- Mittleres Wissen in Python-Programmierung
- Familiär mit grundlegenden Statistiken und Datenanalysetechniken
Zielgruppe
- Datenanalysten
- Datenaufnehmer
- Professionelle, die mit Zeitreihendaten arbeiten
21 Stunden
Erfahrungsberichte (5)
Praxisbeispiele ermöglichten es uns, eine echte Vorstellung davon zu bekommen, wie das Programm funktioniert. Ausführliche Erklärungen und die Integration theoretischer Konzepte sowie deren Bezug zur praktischen Anwendung.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
Alle Themen, die er abdeckte, einschließlich Beispiele. Er erklärte auch, wie sie uns im täglichen Job helfen.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maschinelle Übersetzung
Ich mochte Pablos Stil und die Tatsache, dass er viele Themen behandelte, von der Gestaltung von Berichten über die Anpassung mit HTML bis hin zur Implementierung einfacher ML-Algortithmen. Good Gleichgewicht theoretische Informationen / Übungen. Pablo deckte wirklich alle Themen ab, die mich interessierten, und gab umfassende Antworten auf meine Fragen.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
Kurs - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
Maschinelle Übersetzung
Tatsächliche Anwendung von Spotfire und alle grundlegenden Funktionen.
Michael Capili - STMicroelectronics, Inc.
Kurs - Introduction to Spotfire
Maschinelle Übersetzung
Das, was ich am meisten an der Ausbildung gemocht habe, war die Organisation und die Lage.
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Kurs - ArcGIS for Spatial Analysis
Maschinelle Übersetzung
