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.

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Maîtrise des Séries chronologiques : Prévision avec ETS, ARIMA, Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Analytique des données moderne avec Python, Excel et IA générative


Instructeurs : Diogo Resende
2 363 déjà inscrits
Inclus avec
(40 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 : Analyse avancée
- Catégorie : Pandas (paquetage Python)
- Catégorie : Prévisions
- Catégorie : Analyse des tendances
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Prise de décision fondée sur les données
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
- Catégorie : Prise de décision stratégique
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Business Analytics
Détails à connaître

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Il y a un module dans ce cours
Dans le monde d'aujourd'hui, dominé par 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 propose une introduction complète à l'analyse des séries chronologiques et à la prévision. Vous apprendrez les techniques les plus utilisées, y compris Error-Trend-Seasonality (ETS), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), et les méthodes de prévision avancées.
Inclus
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Avis des étudiants
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Révisé le 16 oct. 2024
Best explanation of the key concepts in short time. Well done.
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

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