Przejdź do głównej treści

Strona główna Python

Kurs

Uczenie maszynowe dla danych szeregów czasowych w Pythonie

ZaawansowanyPoziom umiejętności

Zaktualizowano 02.2026

Kurs koncentruje się na inżynierii cech i uczeniu maszynowym dla danych szeregów czasowych.

Zacznij kurs za darmo

PythonMachine Learning

4 godz.

13 filmów

53 Ćwiczenia

4,550 XP

53,496

Zaświadczenie o ukończeniu

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Dane szeregów czasowych są wszechobecne. Wahania na giełdzie, dane z czujników rejestrujących zmiany klimatu czy aktywność mózgu – każdy sygnał zmieniający się w czasie można opisać jako szereg czasowy. Uczenie maszynowe stało się skuteczną metodą wykorzystywania złożoności danych do generowania prognoz i wyciągania wniosków na temat badanego problemu. Ten kurs łączy oba te światy – uczenie maszynowe i dane szeregów czasowych – i obejmuje inżynierię cech, spektrogramy oraz inne zaawansowane techniki służące do klasyfikacji dźwięków uderzeń serca i przewidywania cen akcji.

Wymagania wstępne

Manipulating Time Series Data in Python Visualizing Time Series Data in Python Supervised Learning with scikit-learn

1

Wprowadzenie do szeregów czasowych i uczenia maszynowego

Ten rozdział to wprowadzenie do podstaw uczenia maszynowego, danych szeregów czasowych oraz połączenia tych dwóch dziedzin.

Rodzaje szeregów czasowych i ich zastosowania

Rozpoznawanie szeregu czasowego

Wizualizacja szeregu czasowego (I)

Wizualizacja szeregu czasowego (II)

Podstawy uczenia maszynowego

Dopasowywanie prostego modelu: klasyfikacja

Przewidywanie za pomocą modelu klasyfikacji

Dopasowanie prostego modelu: regresja

Przewidywanie za pomocą modelu regresji

Uczenie maszynowe i dane szeregów czasowych

Analiza danych klasyfikacyjnych

Analiza danych regresyjnych

Zacznij rozdział

2

Szeregi czasowe jako dane wejściowe do modelu

Najprostszym sposobem na włączenie szeregów czasowych do potoku uczenia maszynowego jest wykorzystanie ich jako cech w modelu. Ten rozdział omawia najczęściej stosowane cechy wyodrębniane z szeregów czasowych na potrzeby uczenia maszynowego.

Klasyfikacja szeregu czasowego

Wiele powtórzeń dźwięków

Niezmienność w czasie

Zbuduj model klasyfikacji

Ulepszanie cech do klasyfikacji

Obliczanie obwiedni dźwięku

Obliczanie cech z obwiedni

Cechy pochodne: tempogram

Spektrogram

Spektrogramy audio uderzeń serca

Wyznaczanie cech spektralnych

Łączenie wielu cech w klasyfikatorze

Zacznij rozdział

3

Prognozowanie danych szeregów czasowych

Przewidywanie wzorców w danych zmieniających się w czasie wymaga szczególnej uwagi przy wyborze i budowie modelu. Ten rozdział pokazuje, jak analizować dane przed dopasowaniem modelu, oraz przedstawia najlepsze praktyki stosowania modelowania predykcyjnego dla szeregów czasowych.

Prognozowanie danych w czasie

Przedstawienie zbioru danych

Dopasowywanie prostego modelu regresji

Wizualizacja prognozowanych wartości

Zaawansowane prognozowanie szeregów czasowych

Wizualizacja niechlujnych danych

Uzupełnianie brakujących wartości

Przekształcanie surowych danych

Obsługa wartości odstających

Tworzenie cech w czasie

Tworzenie wielu cech kroczących naraz

Percentyle i funkcje częściowe

Wykorzystywanie informacji o dacie

Zacznij rozdział

4

Walidacja i analiza modeli szeregów czasowych

Po zbudowaniu modelu do prognozowania szeregów czasowych trzeba ocenić, czy jest on dobry, czy zły. Ten rozdział omawia podstawy generowania prognoz za pomocą modeli w celu ich walidacji na danych testowych.

Tworzenie cech na podstawie danych historycznych

Tworzenie cech z przesunięciem czasowym

Przypadek szczególny: modele autoregresyjne

Wizualizacja współczynników regresji

Autoregresja na wygładzonej szeregowej czasowej

Kroswalidacja danych szeregów czasowych

Walidacja krzyżowa z tasowaniem

Walidacja krzyżowa bez mieszania danych

Walidacja krzyżowa oparta na czasie

Stacjonarność i stabilność

Stacjonarność

Bootstrapowanie przedziału ufności

Obliczanie zmienności współczynników modelu

Wizualizacja zmienności wyników modelu w czasie

Uwzględnianie niestacjonarności

Podsumowanie

Zacznij rozdział

Uczenie maszynowe dla danych szeregów czasowych w Pythonie

Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Uczenie maszynowe dla danych szeregów czasowych w Pythonie już dziś!

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.