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コース概要
時系列分析の入門
- 時系列データの概要
- 時系列の構成要素:トレンド、季節性、ノイズ
- Google Colabを時系列分析に設定する
時系列の探索的データ分析
- 時系列データの可視化
- 時系列成分の分解
- 季節性とトレンドの検出
ARIMAモデルによる時系列予測
- ARIMA(自己回帰積分移動平均)の理解
- ARIMAモデルのパラメータ選択
- PythonでのARIMAモデルの実装
Prophetによる時系列予測の入門
- 時系列予測におけるProphetの概要
- Google ColabでのProphetモデルの実装
- 予測における祝日と特別なイベントの扱い方
高度な予測技術
- 時系列データの欠損値の扱い方
- 多変量時系列予測
- エクスターナル回帰子を使用した予測のカスタマイズ
予測モデルの評価と調整
- 時系列予測のパフォーマンス指標
- ARIMAとProphetモデルの微調整
- クロスバリデーションとバックテスト
時系列分析の実世界での応用
- 時系列予測のケーススタディ
- 実際のデータセットを用いた実践的な練習
- Pythonでの時系列分析の次のステップ
まとめと次回のステップ
要求
- Pythonプログラミングの中級知識
- 基本的な統計とデータ分析技術の知識
対象者
- データアナリスト
- データサイエンティスト
- 時系列データを扱うプロフェッショナル
21 時間
お客様の声 (3)
エクササイズを行う
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
コース - QGIS for Geographic Information System
機械翻訳
実践的な例を通じて、プログラムの動作を実際に体感することができました。理論的な概念と実際の応用との関連性についても、よく説明されており、統合されました。
Ian - Archeoworks Inc.
コース - ArcGIS Fundamentals
機械翻訳
Anyとのトレーニングをまた受けられることを楽しみにしています。彼は本当に素晴らしい講師でした。私はただGISの専門家ですが、Anyは私にとってすべてが明確になりました。彼は複雑なプロセスを平易な言葉で説明してくれました。これからも頑張ってください。ありがとうございました。
Lwazi Qhingana - South African National Roads Agency (SANRAL) SOC Ltd
コース - Python for Geographic Information System (GIS)
機械翻訳