ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์ส

Machine Learning สำหรับข้อมูล Time Series ใน Python

ขั้นสูง4 ชม.

หลักสูตรนี้เน้นการสร้างฟีเจอร์และแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับข้อมูลอนุกรมเวลา

Python4 ชม.13 วิดีโอ53 แบบฝึกหัด4,550 XP53,624ใบแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google
หรือ
การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับ เงื่อนไขการใช้งาน, ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว และข้อมูลของคุณถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

ได้รับความไว้วางใจจากผู้เรียนในหลายพันบริษัท

รายละเอียดคอร์ส

ข้อมูล time series พบได้ทุกที่ ไม่ว่าจะเป็นความผันผวนของตลาดหุ้น ข้อมูลเซนเซอร์ที่บันทึกการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ หรือสัญญาณกิจกรรมในสมอง สัญญาณใดก็ตามที่เปลี่ยนแปลงตามเวลาล้วนจัดเป็น time series ทั้งสิ้น machine learning ได้กลายเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยดึงประโยชน์จากความซับซ้อนในข้อมูล เพื่อสร้างการพยากรณ์และข้อมูลเชิงลึกสำหรับปัญหาที่ต้องการแก้ไข คอร์สนี้อยู่ที่จุดตัดระหว่างสองโลกของ machine learning และข้อมูล time series ครอบคลุมการสร้างฟีเจอร์ spectrogram และเทคนิคขั้นสูงอื่น ๆ เพื่อจำแนกเสียงการเต้นของหัวใจและพยากรณ์ราคาหุ้น

ข้อกำหนดเบื้องต้น

หลักสูตร

โครงสร้างคอร์ส

3

การพยากรณ์ข้อมูล Time Series

การพยากรณ์รูปแบบจากข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตามเวลาต้องคำนึงถึงวิธีการเลือกและสร้างโมเดลอย่างรอบคอบ บทนี้ครอบคลุมการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นก่อน Fit โมเดล รวมถึงแนวทางปฏิบัติที่ดีในการใช้โมเดลเชิงพยากรณ์กับข้อมูล time series
เริ่มบทเรียน
4

การตรวจสอบและวิเคราะห์โมเดล Time Series

เมื่อสร้างโมเดลสำหรับพยากรณ์ข้อมูล time series แล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการประเมินว่าโมเดลนั้นดีหรือไม่ บทนี้ครอบคลุมพื้นฐานการสร้างการพยากรณ์ด้วยโมเดล เพื่อนำไปตรวจสอบกับข้อมูล "test"
เริ่มบทเรียน

Machine Learning สำหรับข้อมูล Time Series ใน Python

เรียนจบแล้ว

รับใบรับรองความสำเร็จ

ลงทะเบียนเลย

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp บนมือถือ

ก้าวหน้าได้ทุกที่ด้วยคอร์สมือถือและแบบฝึกหัดการเขียนโค้ด 5 นาทีประจำวันของเรา

Machine Learning สำหรับข้อมูล Time Series ใน Python | DataCamp