Prévision des séries temporelles avec Python

Qu'est-ce exactement que la prévision des séries temporelles ?

Une série temporelle implique l'examen de points de données collectés à des intervalles successifs, tels que des jours, des semaines, des années ou même des jours d'affaires spécifiques. Tenir compte du temps est essentiel pour une analyse efficace des données, et les techniques de séries temporelles vous aident à exploiter cet aspect pour en tirer des enseignements.

Vous savez peut-être déjà ce qu'est la prévision. Pensez à votre prévision météorologique quotidienne : il s'agit précisément de tenter de anticiper l'avenir aussi précisément que possible.

En essence, la prévision des séries temporelles consiste à appliquer des données et des techniques de séries temporelles pour estimer ce que l'avenir est susceptible de réserver.

Plutôt pratique, n'est-ce pas ?

Tout comme un prévisionniste météo, bien que la perfection dans la prédiction de l'avenir soit insaisissable, l'utilisation des bonnes données, outils et méthodes analytiques peut considérablement améliorer la fiabilité de vos prévisions.

Pourquoi choisir l'apprentissage par projet ?

Travailler sur un projet est l'un des moyens les plus efficaces d'acquérir des connaissances. Chez ZTM, nous mettons l'accent sur l'apprentissage par la pratique. Cette approche pratique vous prépare aux défis du monde réel.

De plus, pour sécuriser votre emploi idéal, vous devrez montrer des projets de portfolio qui démontrent votre expertise auprès des employeurs potentiels. Ce projet particulier constituera un excellent ajout à votre portfolio, impressionnant les futurs employeurs et vous aidant à atteindre vos aspirations professionnelles.

Quelles compétences ce projet va-t-il m'apporter ?

Grâce à ce projet, vous obtiendrez des informations sur les quatre modèles de prévision clés actuellement privilégiés par les analystes de données commerciales, ainsi que sur les derniers outils nécessaires à leur mise en œuvre.

De plus, vous explorerez :

1. Facebook Prophet : un outil de prévision fiable de Meta (Facebook) qui aide à la planification et à la définition des objectifs des entreprises.

2. Modélisation SARIMAX en Python : Qu'est-ce que le SARIMAX ? Cela signifie "Moyenne mobile intégrée auto-régressive saisonnière avec facteurs exogènes" - un nom à rallonge ! En termes simples, le SARIMAX est une excellente ressource pour l'analyse des séries temporelles, faisant partie de la famille des modèles ARIMA.

3. LinkedIn Silverkite : un autre outil de prévision robuste provenant de LinkedIn, Silverkite ! Beaucoup soutiennent qu'il est même supérieur à Facebook Prophet, car il utilise la modélisation automatisée pour améliorer la précision des prévisions.

4. Réseaux neuronaux récurrents : Explorez et appliquez des réseaux neuronaux avancés pour la prévision des séries temporelles, y compris la mémoire à long terme, un modèle de prévision en deep learning très recherché !

5. Méthodologie d'ensemble : une approche populaire qui fusionne les prévisions de divers modèles pour augmenter la précision.

Un des meilleurs aspects de ce projet (et de tous les cours ZTM) est que vous ne naviguerez pas seul dans cette aventure.

En vous inscrivant aujourd'hui, vous obtiendrez un accès à notre salle de classe communautaire en ligne exclusive, vous permettant d'apprendre aux côtés de milliers de pairs, d'anciens élèves, de mentors, de TAs et d'instructeurs.

Prêt à maîtriser la prévision des séries temporelles et à améliorer vos compétences prédictives ? Cliquez sur Démarrer l'apprentissage maintenant pour rejoindre l'Académie et commencer à travailler sur ce projet captivant de portfolio. Nous avons hâte de vous voir à l'intérieur !