Прогнозирование временных рядов с Python

Что такое прогнозирование временных рядов?

Временной ряд — это анализ данных, собранных с определенными интервалами, например, за дни, недели, годы или бизнес-дни. Учет фактора времени важен для эффективного анализа данных, и техники временных рядов помогают вам использовать этот аспект для получения полезных знаний.

Вам, наверное, уже известно о прогнозировании. Подумайте о ежедневном прогнозе погоды — это попытка предсказать будущее как можно точнее.

По сути, прогнозирование временных рядов — это применение данных и техник временных рядов для оценки того, что может произойти в будущем.

Очень полезно, не так ли?

Подобно синоптику, хотя в прогнозировании будущего нет точной науки, использование правильных данных, инструментов и методов анализа позволяет значительно повысить точность прогнозов.

Почему стоит выбрать обучение через проект?

Работа над проектом — один из самых эффективных способов получения знаний. В ZTM мы акцентируем внимание на обучении через практику. Такой практический подход готовит вас к реальным вызовам.

Кроме того, для того чтобы получить желаемую работу, нужно показать проекты в портфолио, которые продемонстрируют ваши умения потенциальным работодателям. Этот конкретный проект станет отличным дополнением к вашему портфолио, впечатлит будущих работодателей и поможет вам достичь карьерных целей.

Какими навыками меня обеспечит этот проект?

Благодаря этому проекту, вы получите представление о четырех ключевых моделях прогнозирования, которые пользуются популярностью у бизнес-аналитиков данных, а также о новейших инструментах их реализации.

Дополнительно вы изучите:

1. Facebook Prophet: надежный инструмент прогнозирования от Meta (Facebook), который помогает в планировании и постановке целей для бизнеса.

2. SARIMAX в Python: что такое SARIMAX? Это «Сезонное Авторегрессионное Интегрированное Скользящее Среднее с Экзогенными факторами» — звучит сложно, но на деле SARIMAX — отличный инструмент для анализа временных рядов из семейства моделей ARIMA.

3. LinkedIn Silverkite: еще один мощный инструмент прогнозирования от LinkedIn, Silverkite! Многие считают его даже лучше, чем Facebook Prophet, так как он использует автоматическое моделирование для повышения точности прогнозов.

4. Рекуррентные нейронные сети: исследуйте и применяйте продвинутые нейронные сети для прогнозирования временных рядов, включая LSTM (долгосрочную краткосрочную память), высоко ценимую модель глубокого обучения.

5. Ансамблевые методы: подход, который объединяет прогнозы различных моделей для повышения точности.

Одним из лучших аспектов этого проекта (и всех курсов ZTM) является то, что вы не будете проходить это обучение в одиночку.

Зарегистрировавшись сегодня, вы получите доступ к нашему эксклюзивному онлайн-сообществу, где сможете учиться вместе с тысячами сверстников, выпускников, наставников, ассистентов и инструкторов.

Готовы освоить прогнозирование временных рядов и улучшить свои навыки предсказания? Нажмите «Начать обучение сейчас», чтобы присоединиться к академии и приступить к этому увлекательному проекту для портфолио. Мы ждем вас внутри!