Course Outline

Μοντέλα ARIMA για Δυναμικά Σημεία Forecasting

Προχωρημένες Forecasting Τεχνικές

Εκτίμηση και Οξυδέσιμη Διαμόρφωση Προβλήματος Πρόγνωσης

Ανακάλυψη Data Analysis για Δυναμικά Σημεία

Εισαγωγή στο Prophet για Δυναμικά Σημεία Forecasting

Εισαγωγή στην Ανάλυση Δυναμικών Σημείων

Πρακτικές Προσφορές της Ανάλυσης Δυναμικών Σημείων στον Κόσμο

Περιγραφή και Επόμενα Βήματα

  • περιπτώσεων δυναμικών σημείων προβληματικής ανάλυσης
  • Πρακτικές εργασίες με πραγματικά δεδομένα
  • Επόμενα βήματα για την ανάλυση Δυναμικών Σημείων στο Python
  • Διαχείριση λεηλαδιωτών δεδομένων σε δυναμικά σημεία
  • Πρόβλεψη πολλαπλών τμημάτων Δυναμικών Σημείων
  • Προσαρμογή πρόβλεψης με εξωτερικές ανεξάρτητες μεταβλητές
  • Περίθωρο του Prophet για πρόβλεψη δυναμικών σημείων
  • Οργάνωση Prophet μοντέλων στο Google Colab
  • Διαχείριση περιπτώσεων ευδαιμονίας και ειδικών γεγονότων σε προβλήψεις
  • Περιγραφή δυναμικών σημείων δεδομένων
  • Στοιχεία των Δυναμικών Σημείων: πρόσθεση, εποχικότητα, θόρυβος
  • Οργάνωση Google Colab για ανάλυση Δυναμικών Σημείων
  • Μέτρα επιτυχίας για πρόβλεψη δυναμικών σημείων
  • Οξύδεσιμο ARIMA και Prophet μοντέλων
  • Διαχωρισμός και πίσω αποθήκευση
  • Σύνεψη ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
  • Επιλογή παραμέτρων για μοντέλα ARIMA
  • Οργάνωση ARIMA μοντέλων στο Python
  • Διαχείριση δυναμικών σημείων δεδομένων
  • Άποψη των δυναμικών σημείων μερών
  • Ανίχνευση εποχικότητας και προσθέσεων

Requirements

Παρεύρηση

  • Ανάλυτες δεδομένων
  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Προфессионаλιστές που εργάζονται με χρονοσειρές δεδομένων
  • Δίπλα κάθετη γνώση προγραμματισμού Python
  • Ορισμένη εμπειρία σε βασική στατιστική και τεχνικές ανάλυσης δεδομένων
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (5)

Upcoming Courses

Related Categories