Dans le monde actuel axé sur les données, la capacité à prévoir et à prédire avec précision les tendances futures est cruciale pour les entreprises afin de rester en tête de la concurrence. L'analyse des séries chronologiques est un outil puissant qui permet aux organisations de démêler les modèles et de prendre des décisions éclairées. Ce cours, Maîtrise des Séries chronologiques : Unravelling Patterns with ETS, ARIMA, and Advanced Forecasting Techniques, fournit une introduction complète à l'analyse des séries chronologiques et aux prévisions. Vous apprendrez les techniques les plus utilisées, y compris l'erreur-tendance-saisonnalité (ETS), la moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA) et les méthodes de prévision avancées. À la fin de ce cours, vous aurez les compétences et les connaissances nécessaires pour appliquer ces techniques aux données du monde réel et faire des prédictions précises. Ciblé sur les analystes d'affaires, les scientifiques de données, les analystes financiers et les chercheurs de marché, ce cours fournit des compétences et des idées essentielles pour exceller dans l'environnement commercial axé sur les données d'aujourd'hui, équipant les apprenants avec les outils pour conduire la prise de décision stratégique et favoriser la croissance de l'organisation.

Maîtrise des Séries chronologiques : Prévision avec ETS, ARIMA, Python

Maîtrise des Séries chronologiques : Prévision avec ETS, ARIMA, Python
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.


Instructeurs : Diogo Resende
2 773 déjà inscrits
Inclus avec
44 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Appliquer les techniques les plus répandues, notamment le lissage exponentiel (ETS) et la moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA).
Analyser des données du monde réel pour identifier des modèles et faire des prédictions précises.
Créer des modèles de prévision avancés à l'aide de Python.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Financial Forecasting
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Trend Analysis
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Business Analytics
- Catégorie : Data-Driven Decision-Making
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Strategic Decision-Making
- Catégorie : Advanced Analytics
- Catégorie : Forecasting
- Catégorie : Market Data
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Jupyter
Détails à connaître

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4 devoirs
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Avis des étudiants
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Révisé le 12 juin 2024
I think it was too basic, it lacks more a deeper dive into theoretical aspects and importance about the different scores that the summary of the model provides. However it's a good introduction
Révisé le 16 oct. 2024
Best explanation of the key concepts in short time. Well done.

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