After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Leer hoe je Python kunt gebruiken voor tijdreeksanalyse
Van aandelenkoersen tot klimaatgegevens, je kunt tijdreeksgegevens vinden in allerlei verschillende domeinen. De vaardigheden hebben om effectief met dergelijke gegevens te werken, wordt steeds belangrijker voor datawetenschappers. Deze cursus laat je kennismaken met tijdreeksanalyse in Python.Nadat je hebt geleerd wat een tijdreeks is, ga je verschillende tijdreeksmodellen bekijken, van autoregressieve en voortschrijdende gemiddelde modellen tot co-integratiemodellen. Onderweg leer je hoe je deze modellen kunt schatten, voorspellen en simuleren met behulp van statistische bibliotheken in Python.
Je ziet veel voorbeelden van hoe deze modellen worden gebruikt, vooral in de financiële wereld.
Ontdek hoe je tijdreeksmethoden kunt gebruiken
Je begint met de basis van tijdreeksgegevens en simpele lineaire regressie. Je leert over correlatie en autocorrelatie en hoe die werken met tijdreeksgegevens, voordat je een paar simpele tijdreeksmodellen bekijkt, zoals witte ruis en een random walk. Vervolgens ga je kijken hoe autoregressieve (AR) modellen worden gebruikt voor tijdreeksgegevens om huidige waarden te voorspellen en hoe modellen met voortschrijdend gemiddelden kunnen worden gecombineerd met AR-modellen om krachtige ARMA-modellen te maken.Tot slot ga je kijken hoe je co-integratiemodellen kunt gebruiken om twee reeksen samen te modelleren, voordat je een praktijkvoorbeeld bekijkt.
Ontdek Python-modellen en -bibliotheken voor tijdreeksanalyse Aan het einde van deze cursus snap je hoe tijdreeksanalyse in Python werkt. Je leert over een paar modellen, methodes en bibliotheken die je kunnen helpen bij het proces en je leert hoe je de juiste kunt kiezen voor je eigen analyse.
Deze cursus is onderdeel van een grotere reeks cursussen over tijdreeksen met Python, die uit vijf cursussen bestaat om je te helpen deze datawetenschappelijke vaardigheid onder de knie te krijgen.
Vereisten
Curriculum
Cursusoverzicht
1
Correlatie en Autocorrelatie
In dit hoofdstuk maak je kennis met de ideeën achter correlatie en autocorrelatie voor tijdreeksen. Correlatie beschrijft de relatie tussen twee tijdreeksen en autocorrelatie beschrijft de relatie van een tijdreeks met zijn eerdere waarden.
- Introductie van de cursus50 XP
- Een "dunne" toepassing van tijdreeksen100 XP
- Tijdreeksen met verschillende datums samenvoegen100 XP
- Correlatie tussen twee tijdreeksen50 XP
- Correlatie tussen aandelen en obligaties100 XP
- Vliegende schotels zijn niet gecorreleerd met vliegende markten100 XP
- Eenvoudige lineaire regressie50 XP
- Kijken naar de R-kwadraat van een regressie100 XP
- Koppel correlatie aan regressieresultaat50 XP
- Autocorrelatie50 XP
- Een populaire strategie met autocorrelatie100 XP
- Zijn rentevoeten autocorreleerd?100 XP
2
Een paar eenvoudige tijdreeksen
In dit hoofdstuk leer je enkele eenvoudige modellen voor tijdreeksen kennen. Denk aan white noise en een random walk.
3
Autoregressieve (AR) modellen
In dit hoofdstuk leer je over autoregressieve, of AR-, modellen voor tijdreeksen. Deze modellen gebruiken eerdere waarden van de reeks om de huidige waarde te voorspellen.
4
Moving Average (MA) en ARMA-modellen
In dit hoofdstuk leer je over een ander type model: het moving average-, of MA-, model. Je ziet ook hoe je AR- en MA-modellen kunt combineren tot een krachtig ARMA-model.
5
Alles bij elkaar brengen
Dit hoofdstuk laat je zien hoe je twee reeksen gezamenlijk kunt modelleren met kointegratiemodellen. Daarna rond je af met een casestudy waarin je een tijdreeks met temperatuurdata uit New York City bekijkt.
Tijdreeksanalyse in Python
Cursus
voltooid
