Time Series Analysis 课程可以帮助您学习预测技术、季节分解和趋势分析。您可以掌握异常检测、时间序列建模和评估模型性能的技能。许多课程介绍了 Prediction、R 和 Pandas 和 Statsmodels 等专业库等工具,这些工具支持分析时序数据和实施预测模型。

The State University of New York
您将获得的技能: 描述性统计, 统计分析, 概率与统计, 时间序列分析和预测, 相关性分析, 预测, 预测建模, 软件安装, 统计建模, 统计推理, 数据可视化, R 语言程序设计(中文版), 数学建模, 数据分析
中级 · 课程 · 1-3 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, 时间序列分析和预测, 数据处理, 预测, 深度学习, 预测建模, Keras(神经网络库), Machine Learning 方法, 人工神经网络, 张力流
中级 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 统计分析, 探索性数据分析, 时间序列分析和预测, 无监督学习, 深度学习, 数据转换, 降维, 应用机器学习, 统计方法, 预测建模, 数据清理, Pandas(Python 软件包), 预测, Jupyter
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Forecasting, Time Series Analysis and Forecasting, Trend Analysis, Predictive Analytics, Advanced Analytics, Statistical Analysis, Business Analytics, Data-Driven Decision-Making, Strategic Decision-Making, Exploratory Data Analysis, Pandas (Python Package), Matplotlib
初级 · 课程 · 1-4 周

Illinois Tech
您将获得的技能: Time Series Analysis and Forecasting, R (Software), Statistical Analysis, Statistical Software, Forecasting, Statistical Modeling, Data Analysis, Predictive Analytics, Exploratory Data Analysis, Statistical Visualization, Data Presentation, Probability & Statistics, Statistical Hypothesis Testing
中级 · 课程 · 1-3 个月

University of California, Santa Cruz
您将获得的技能: 统计分析, 贝叶斯统计, 高级分析, 概率分布, 时间序列分析和预测, 数学建模, 统计建模, R 语言程序设计(中文版), 统计推理, 数据分析, R(软件), 预测
中级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 探索性数据分析, 回归分析, Matplotlib, 统计分析, 数据导入/导出, Python 程序设计, NumPy, 数据管道, 数据操作, 数据驱动的决策制定, 数据整理, 预测建模, 数据转换, 功能工程, Pandas(Python 软件包), 数据可视化, Scikit-learn (机器学习库), 数据分析, 数据清理
中级 · 课程 · 1-3 个月
Rice University
您将获得的技能: 描述性统计, 概率与统计, 统计分析, 回归分析, 商业分析, 概率分布, 微软Excel, 统计, 统计方法, 电子表格软件, 统计推理, 统计建模, 透视表和图表, 制图, 数据展示, Excel 公式, 数据分析, 统计假设检验, 样本量的确定
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: Time Series Analysis and Forecasting, SAS (Software), Forecasting, Feature Engineering, Statistical Analysis, Data Analysis, Statistical Methods, Regression Analysis, Data Transformation, Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Advanced Analytics, Anomaly Detection, Statistical Modeling, Unsupervised Learning, Bayesian Statistics, Automation, Data Processing, Dimensionality Reduction
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Illinois Tech
您将获得的技能: Statistical Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Statistical Programming, Statistical Methods, Statistical Machine Learning, Data Cleansing, Analytics, Regression Analysis, R (Software), Statistical Software, Forecasting, Data Science, Statistical Modeling, Supervised Learning, Statistical Inference, Machine Learning
攻读学位
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Illinois Tech
您将获得的技能: Machine Learning Algorithms, Statistical Analysis, Bayesian Statistics, Data Visualization, Statistical Inference, Data Cleansing, Regression Analysis, Analytics, Data Analysis, Machine Learning, R Programming, Data Science, Statistical Modeling, Data Validation, Data Manipulation, Exploratory Data Analysis, R (Software), Data Mining, Statistical Programming, Predictive Modeling
攻读学位
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Macquarie University
您将获得的技能: 财务预测, 微软Excel, 时间序列分析和预测, 市场趋势, 需求规划, 预测建模, 工艺优化, 制图, Excel 公式, 数据展示, 统计可视化, 趋势分析, 预测
中级 · 课程 · 1-3 个月
时间序列分析使用统计技术来确定一系列数字数据点在特定时间段内的变化情况。 例如,金融部门使用时间序列分析来跟踪证券、商品和其他资产的价格,以发现它们的季节性变化。 这些技术在商业、科学、民意调查或任何其他试图了解事物如何随时间变化的领域都非常重要。
时间序列分析得出的结论通常用于时间序列预测,即根据变量过去的走势预测其未来值的变化。 金融建模和这些技术的其他应用也可能使用线性回归来建立相关变量与其他变量之间的关系,如失业率或天气模式等整体经济因素。
利用机器学习和深度学习方法,还可以开发出更强大的预测引擎。 使用 TensorFlow、R 和 Python 编程进行日益复杂的时间序列分析应用,使得从庞大的数据集中发现复杂的模式成为可能,而这在不久的过去是不可能的,或者至少是非常困难和耗时的。
时间序列分析技能对商业、科学、新闻和许多其他领域的各种职业都很重要。 无论您是试图了解入侵物种数量季节性增长的生物学家,还是分析竞选过程中候选人支持率趋势的政治学家,时间序列分析都是描述变化的基本工具。
时间序列分析和时间序列预测的结合在金融领域尤为有用,量化分析师或 "经济学家 "发现股票走势中隐藏的相关性,可以为客户创造惊人的价值。 根据劳工统计局的数据,证券、大宗商品和其他金融投资分析师的年薪中位数为 98690 美元,通常只需获得学士学位,这使其成为您在商界开始职业生涯的高薪工作。
当然可以。Coursera 提供广泛的学习机会,涵盖商业和数据科学主题,包括教授时间序列分析技能的课程和专业课程。 无论您住在哪里,都可以从宾夕法尼亚大学、纽约州立大学、鹿特丹伊拉斯姆斯大学和香港科技大学等世界一流名校远程学习时间序列分析。 您还可以通过 Coursera 的 "指导项目",与经验丰富的讲师一起完成循序渐进的教程,从而掌握时间序列分析的技能。
无论您选择什么课程,在 Coursera 上学习都能让您灵活地按照自己的时间安排查看和完成课程资料,因此非常适合学生以及希望在简历中添加新技能的中级专业人士。
开始学习时间序列分析时通常需要的技能包括技术技能和数学技能。 该技术用于收集和整理数据集,将其转化为可用信息。 在数学领域,您一般需要有一定的统计经验。 如果您有阅读图表来解读信息的经验,也会有所帮助。 您可能还需要利用自己的技术能力下载软件程序,如时间序列分析学习所需的 R 程序。 除了对数据分析感兴趣外,您可能还需要掌握 Python、机器学习、人工智能、统计学和线性代数等技能。
具有好奇心和学习热情的人通常最适合从事时间序列分析工作。 分析能力强的人可能会喜欢这一领域的工作。 时间序列分析也非常适合喜欢探索高级数学模型和使用高技术计算机程序的人。 这些人可能来自工程或科学等许多其他技术领域。 此外,参与人工智能算法的人员也非常适合从事时间序列分析工作。
如果你喜欢学习统计假设检验等主题,如果你对使用统计学的复杂数学模型有兴趣,那么时间序列分析可能适合你。 如果你觉得解决复杂的难题很有趣,那么时间序列分析可能很适合你。 如果您所从事的领域能提供大量数据,但却没有好的方法来处理这些数据,那么时间序列分析也可能适合您。 学习时间序列分析有可能帮助您缩小数据处理方面的差距。
从事时间序列分析的职业包括科学、商业和工程学。 数据分析师、财务分析师和业务分析师也是该领域常见的职业发展方向。 通常,机器学习和人工智能专业人员也可以应用它。 研究是该领域另一个常见的职业发展方向。 研究人员可以利用时间序列分析来创建模型,然后利用这些模型来解决现实世界中的问题。
在线时间序列分析课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新的时间序列分析技能。 时间序列分析课程由顶尖大学和行业领导者提供,可根据不同技能水平进行选择。
使用R进行 Time Series 预测涉及使用 ARIMA、Exponential Smoothing 和 Predhet 等模型分析和预测连续数据的未来值。R 为此提供了预测和 tsibble 等功能强大的软件包。Coursera 上的纽约州立大学实用时间序列分析等课程涵盖了使用 R 进行预测的关键技术。