Прогнозирование временных рядов с Python
На этом практическом курсе вы окунетесь в роль бизнес-аналитика данных в компании Airbnb, сосредоточившись на прогнозировании спроса на бронирование недвижимости в Нью-Йорке. Вы будете использовать мощь Python для создания эффективного инструмента, который применяет возможности прогнозирования временных рядов для достижения этой цели.
Автор:
Последнее обновление:
ноябрь 2024 г.
Субтитры:
English, Français, Deutsch, Español, العربية, Nederlands, Vlaams, हिन्दी, हिंदी, Bahasa indonesia, 日本語 (にほんご／にっぽんご), Português, Română
Аудио:
English
Обзор
Структура
Всего разделов: 8
Всего уроков: 139
1. Введение
6 уроков
2. Эксплорационное анализирование данных
18 уроков
3. (Facebook) Prophet
25 уроков
4. SARIMAX
20 уроков
5. Как работает LinkedIn Silverkite
35 уроков
6. Рекуррентные нейронные сети (RNN) Долгосрочная краткосрочная память (LSTM)
22 урока
7. Ансамбль
7 уроков
8. Куда двигаться дальше?
6 уроков
Автор
Цена
Неограниченный доступ ко всем курсам, проектам и мастер-классам, а также карьерным путям
Доступ к нашему частному Discord с более 400 000 участниками
Доступ к нашей закрытой группе в LinkedIn для сетевого взаимодействия
Индивидуальные сертификаты об окончании курсов ZTM
Живые сессии по карьерным советам с наставниками каждый месяц
Полный доступ ко всем будущим курсам, контенту и функциям
Доступ к нашему приватному Discord с более чем 450000 участниками
Неограниченный доступ ко всем курсам, проектам и карьерным путям
Неограниченный доступ ко всем буткемпам, байтам, проектам и карьерным путям
Доступ к нашей закрытой группе в LinkedIn с более чем 100 000 участниками
Неограниченный доступ ко всем курсам, проектам и мастер-классам, а также карьерным путям
Доступ к нашему частному Discord с более 400 000 участниками
Доступ к нашей закрытой группе в LinkedIn для сетевого взаимодействия
Индивидуальные сертификаты об окончании курсов ZTM
Живые сессии по карьерным советам с наставниками каждый месяц
Полный доступ ко всем будущим курсам, контенту и функциям
Доступ к нашему приватному Discord с более чем 450000 участниками
Неограниченный доступ ко всем курсам, проектам и карьерным путям
Неограниченный доступ ко всем буткемпам, байтам, проектам и карьерным путям
Доступ к нашей закрытой группе в LinkedIn с более чем 100 000 участниками
Неограниченный доступ ко всем курсам, проектам и мастер-классам, а также карьерным путям
Доступ к нашему частному Discord с более 400 000 участниками
Доступ к нашей закрытой группе в LinkedIn для сетевого взаимодействия
Индивидуальные сертификаты об окончании курсов ZTM
Живые сессии по карьерным советам с наставниками каждый месяц
Полный доступ ко всем будущим курсам, контенту и функциям
Доступ к нашему приватному Discord с более чем 450000 участниками
Неограниченный доступ ко всем курсам, проектам и карьерным путям
Неограниченный доступ ко всем буткемпам, байтам, проектам и карьерным путям
Доступ к нашей закрытой группе в LinkedIn с более чем 100 000 участниками
Часто задаваемые вопросы
Необходимы базовые знания Python и статистики, чтобы начать.
- Люди, стремящиеся стать бизнес-аналитиками данных
- Действующие бизнес-аналитики данных, стремящиеся улучшить свои навыки
- Разработчики, желающие применить свои знания Python новыми способами
- Программисты, стремящиеся расширить свои навыки
- Все, кто заинтересован в освоении аналитики данных для принятия решений на основе данных
Абсолютно! Вы получите красивый сертификат по завершению курса, и вы сможете гордо продемонстрировать Zero To Mastery Academy в разделе образования своего профиля LinkedIn.
Да! Мы предлагаем отличные субтитры на 11 разных языках, включая английский, испанский, французский, немецкий, голландский, румынский, арабский, хинди, португальский, индонезийский и японский.
У вас также есть возможность настроить размер текста, цвет, фон и другие параметры, чтобы субтитры полностью подходили вашим предпочтениям!
У вас остались дополнительные вопросы относительно членства в Академии? Не волнуйтесь, мы предоставим вам ответы здесь.
Гарантия
Период гарантийного обслуживания 30 дней, начиная с дня покупки.
Прогнозирование временных рядов с Python
