Sari la conținutul principal
AcasăPython

Curs

Modele ARIMA în Python

AvansatNivel de competențe
Actualizat 11.2023
Învață despre modelele ARIMA în Python și devino expert în analiza seriilor temporale.
Începe cursul gratuit
PythonMachine Learning
4 h
15 videoclipuri
57 Exerciții
4,850 XP
24,880
Certificat de realizare

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu GoogleArată mai multe opțiuni

sau


Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și că datele tale sunt stocate în SUA.

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Group

Formare pentru o echipă?

Încearcă pentru afaceri

Descrierea cursului

Ai încercat vreodată să prezici viitorul? Ceea ce urmează rămâne de obicei un mister — până când aștepți să se întâmple. În acest curs, vei renunța la așteptare și vei învăța să folosești puternica clasă de modele ARIMA pentru a face prognoze. Vei descoperi cum să utilizezi pachetul statsmodels pentru a analiza serii de timp, a construi modele personalizate și a face predicții în condiții de incertitudine. Cum se va mișca piața de valori în următoarele 24 de ore? Cum vor evolua nivelurile de CO2 în deceniul următor? Câte cutremure vor avea loc anul viitor? Vei învăța să rezolvi toate aceste probleme și multe altele.

Cerințe prealabile

Supervised Learning with scikit-learn
1

Modele ARMA

Intră direct în subiect și descoperă cele mai importante proprietăți ale seriilor de timp. Vei învăța despre staționaritate și de ce este esențială pentru modelele ARMA. Vei învăța cum să verifici staționaritatea vizual, dar și printr-un test statistic standard. La final, vei cunoaște structura de bază a modelelor ARMA și o vei folosi pentru a genera date ARMA și a ajusta un model ARMA.
Începe capitolul
2

Predicții pentru viitor

În acest capitol, vei prezice tu însuți ce urmează în datele tale. Vei învăța să folosești pachetul statsmodels pentru a ajusta modele ARMA, ARIMA și ARMAX. Apoi îți vei folosi modelele pentru a prognoza evoluția incertă a prețurilor acțiunilor!
Începe capitolul
3

Cele mai bune modele

În acest capitol, vei deveni un modelator cu discernământ. Vei învăța să identifici ordinele de model promițătoare direct din date, iar odată ce cele mai bune modele au fost antrenate, vei alege modelul optim din selecția ajustată. Vei descoperi și un cadru eficient pentru structurarea proiectelor tale cu serii de timp.
Începe capitolul
4

Modele ARIMA sezoniere

Modele ARIMA în Python
Curs
finalizat

Obține diploma de absolvire

Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumat
Distribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanță
Înscrie-te acum

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Modele ARIMA în Python astăzi!

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu GoogleArată mai multe opțiuni

sau


Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și că datele tale sunt stocate în SUA.

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.