After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
미래를 예측해 보신 적 있나요? 보통은 기다려 봐야만 알 수 있는 미지의 영역이죠. 이 강의에서는 기다림을 멈추고 강력한 ARIMA 계열 모델로 미래를 예측하는 법을 배웁니다. statsmodels 패키지를 활용해 시계열을 분석하고, 맞춤형 모델을 구축하며, 불확실성하에서 예측하는 방법을 익히게 됩니다. 앞으로 24시간 동안 주식시장은 어떻게 움직일까요? 향후 10년간 CO2 농도는 어떻게 변할까요? 내년에는 지진이 몇 번 발생할까요? 이런 질문들과 더 많은 문제를 해결하는 방법을 배우게 됩니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
ARMA 모델
가장 중요한 시계열의 성질부터 바로 시작해 보겠습니다. 정상성의 개념과 이것이 ARMA 모델에 왜 중요한지 배웁니다. 눈으로 확인하는 방법과 표준 통계 검정으로 정상성을 점검하는 법을 익힙니다. 마지막으로 ARMA 모델의 기본 구조를 배우고 이를 이용해 ARMA 데이터를 생성하고 ARMA 모델을 적합해 봅니다.
2
미래 적합화하기
이번 장에서는 여러분의 데이터로 앞으로를 예측해 봅니다. 세련된 statsmodels 패키지를 사용해 ARMA, ARIMA, ARMAX 모델을 적합하는 법을 배우고, 이어서 이 모델들로 불확실한 주가의 미래를 예측해 보겠습니다!
3
최적 중의 최적 모델
이 장에서는 안목 있는 모델러로 거듭납니다. 데이터만으로 유망한 모델 차수를 파악하는 법을 배우고, 여러 유망한 모델을 학습한 뒤에는 그중 최적의 모델을 선택하는 방법을 익힙니다. 또한 시계열 프로젝트를 체계적으로 진행할 수 있는 훌륭한 프레임워크도 함께 살펴봅니다.
4
계절형 ARIMA 모델
마지막 장에서는 계절형 ARIMA 모델로 더 복잡한 데이터를 적합하는 방법을 배웁니다. 데이터를 계절성과 비계절성 요소로 분해하는 법을 익히고, 지금까지의 ARIMA 도구들을 모두 활용해 마지막 글로벌 예측 과제에 도전합니다.
Python으로 배우는 ARIMA 모델
코스
완료
