Прогнозування часових рядів за допомогою Python

Що таке прогнозування часових рядів?

Часовий ряд передбачає аналіз даних, зібраних у певні часові інтервали, такі як дні, тижні, роки, або навіть певні робочі дні. Врахування часу є важливим для ефективного аналізу даних, а техніки прогнозування часових рядів допомагають вам використовувати цей аспект для отримання інсайтів.

Можливо, ви вже чули про прогнозування. Подумайте про ваш щоденний прогноз погоди — це спроба якнайточніше передбачити майбутнє.

Отже, прогнозування часових рядів полягає у застосуванні даних часових рядів та методів для оцінки того, що може статися в майбутньому.

Дуже зручно, чи не так?

Як і у випадку з прогнозом погоди, досконалого передбачення досягти важко, однак використання правильних даних, інструментів і аналітичних методів може значно підвищити надійність прогнозів.

Чому варто обрати проектне навчання?

Робота над проектом є одним із найефективніших способів здобуття знань. У ZTM ми робимо акцент на навчанні через практику. Такий підхід готує вас до реальних викликів.

Окрім того, щоб отримати роботу мрії, вам необхідно показати проекти у портфоліо, які демонструють ваші знання майбутнім роботодавцям. Цей проект стане чудовим доповненням до вашого портфоліо, вразить потенційних роботодавців і допоможе вам досягти кар'єрних цілей.

Якими навичками забезпечить мене цей проект?

У ході цього проекту ви ознайомитеся з чотирма основними моделями прогнозування, які популярні серед аналітиків бізнес-даних, а також з новітніми інструментами для їх реалізації.

Крім того, ви вивчите:

1. Facebook Prophet: надійний інструмент прогнозування від Meta (Facebook), який допомагає бізнесу в плануванні та постановці цілей.

2. SARIMAX-моделювання в Python: Що таке SARIMAX? Це означає "Seasonal Auto-Regressive Integrated Moving Average with eXogenous" – досить складно вимовити! Простіше кажучи, SARIMAX є відмінним інструментом для аналізу часових рядів і є частиною сімейства моделей ARIMA.

3. LinkedIn Silverkite: ще один потужний інструмент прогнозування від LinkedIn, Silverkite! Багато хто вважає його навіть кращим, ніж Facebook Prophet, оскільки він автоматично моделює і підвищує точність прогнозів.

4. Рекурентні нейронні мережі: вивчайте та застосовуйте сучасні нейронні мережі для прогнозування часових рядів, зокрема Long Short-Term Memory, яку високо цінують у моделюванні прогнозів із використанням глибокого навчання.

5. Методологія ансамблю: популярний підхід, який поєднує прогнози різних моделей для підвищення точності.

Один з найкращих аспектів цього проекту (як і всіх курсів ZTM) полягає в тому, що ви не будете йти по цьому шляху наодинці.

Зареєструвавшись сьогодні, ви отримаєте доступ до нашої ексклюзивної онлайн-спільноти, що дозволить вам навчатися разом із тисячами колег, випускників, наставників, асистентів та викладачів.

Готові опанувати прогнозування часових рядів і вдосконалити свої навички прогнозування? Натисніть "Почати навчання", щоб приєднатися до Академії та почати працювати над цим захоплюючим проектом для вашого портфоліо. Ми чекаємо на вас!