After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Pelajari Cara Menggunakan Python untuk Analisis Deret Waktu
Dari harga saham hingga data iklim, Anda dapat menemukan data deret waktu di berbagai bidang. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan data semacam itu secara efektif merupakan keterampilan yang semakin penting bagi para ilmuwan data. Kursus ini akan memperkenalkan Anda pada analisis deret waktu menggunakan Python.Setelah memahami apa itu deret waktu, Anda akan mempelajari beberapa model deret waktu, mulai dari model autoregresif dan rata-rata bergerak hingga model kointegrasi. Sepanjang prosesnya, Anda akan belajar cara mengestimasi, meramalkan, dan mensimulasikan model-model ini menggunakan perpustakaan statistik di Python.
Anda akan melihat banyak contoh tentang bagaimana model-model ini digunakan, dengan penekanan khusus pada aplikasi di bidang keuangan.
Pelajari Cara Menggunakan Metode Deret Waktu
Anda akan memulai dengan mempelajari dasar-dasar data deret waktu, serta regresi linier sederhana. Anda akan mempelajari konsep korelasi dan autokorelasi serta bagaimana konsep-konsep tersebut diterapkan pada data deret waktu sebelum menjelajahi beberapa model deret waktu sederhana, seperti noise putih dan jalan acak. Selanjutnya, Anda akan mempelajari bagaimana model autoregresif (AR) digunakan untuk data deret waktu guna memprediksi nilai saat ini, serta bagaimana model rata-rata bergerak dapat digabungkan dengan model AR untuk menghasilkan model ARMA yang kuat.Akhirnya, Anda akan mempelajari cara menggunakan model kointegrasi untuk memodelkan dua seri data secara bersamaan sebelum membahas studi kasus nyata.
Jelajahi Model dan Perpustakaan Python untuk Analisis Deret Waktu Pada akhir kursus ini, Anda akan memahami bagaimana analisis deret waktu dalam Python bekerja. Anda akan mengetahui beberapa model, metode, dan perpustakaan yang dapat membantu Anda dalam proses tersebut, serta akan mengetahui cara memilih yang sesuai untuk analisis Anda sendiri.
Kursus ini merupakan bagian dari rangkaian kursus Time Series with Python, yang terdiri dari lima kursus untuk membantu Anda menguasai keterampilan data science ini.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Korelasi dan Autokorelasi
Pada bab ini Anda akan diperkenalkan pada konsep korelasi dan autokorelasi untuk deret waktu. Korelasi menggambarkan hubungan antara dua deret waktu, sedangkan autokorelasi menggambarkan hubungan suatu deret waktu dengan nilai masa lalunya.
- Pengantar Kursus50 XP
- Aplikasi "Tipis" pada Deret Waktu100 XP
- Menggabungkan Deret Waktu dengan Tanggal Berbeda100 XP
- Korelasi Dua Deret Waktu50 XP
- Korelasi Saham dan Obligasi100 XP
- Piring Terbang Tidak Berkorelasi dengan Pasar yang Terbang100 XP
- Regresi Linear Sederhana50 XP
- Melihat R-Squared dari Regresi100 XP
- Cocokkan Korelasi dengan Keluaran Regresi50 XP
- Autokorelasi50 XP
- Strategi Populer Menggunakan Autokorelasi100 XP
- Apakah Suku Bunga Memiliki Autokorelasi?100 XP
2
Beberapa Deret Waktu Sederhana
Pada bab ini Anda akan mempelajari beberapa model deret waktu yang sederhana. Ini mencakup white noise dan random walk.
3
Model Autoregressive (AR)
Pada bab ini Anda akan mempelajari model autoregressive, atau AR, untuk deret waktu. Model ini menggunakan nilai-nilai masa lalu dari deret untuk memprediksi nilai saat ini.
4
Model Moving Average (MA) dan ARMA
Pada bab ini Anda akan mempelajari jenis model lain, yaitu model moving average, atau MA. Anda juga akan melihat cara menggabungkan model AR dan MA menjadi model ARMA yang andal.
5
Menggabungkan Semuanya
Bab ini akan menunjukkan kepada Anda cara memodelkan dua deret secara bersama menggunakan model kointegrasi. Kemudian Anda akan menutupnya dengan studi kasus yang meninjau deret waktu data suhu dari New York City.
Analisis Deret Waktu dengan Python
Kursus
Selesai
