Ana içeriğe atla

Kurs

Python ile Zaman Serisi Verileri için Machine Learning

İleri SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 02.2026

Bu ders, zaman serisi verileri için özellik mühendisliği ve makine öğrenimine odaklanmaktadır.

Kursa Ücretsiz Başlayın

PythonMachine Learning

4 sa

13 video

53 Egzersiz

4,550 XP

53,311

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

Zaman serisi verileri her yerde. İster borsa dalgalanmaları, ister iklim değişikliğini kaydeden sensör verileri, ister beyindeki aktivite olsun, zamanla değişen her sinyal bir zaman serisi olarak tanımlanabilir. Machine learning, verideki karmaşıklıktan yararlanarak tahminler ve çözmeye çalıştığın probleme dair içgörüler üretmek için güçlü bir yöntem olarak öne çıktı. Bu kurs, machine learning ile zaman serisi verilerinin kesişiminde yer alır ve kalp atışı seslerini sınıflandırmak ve hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için özellik mühendisliği, spektrogramlar ve diğer ileri teknikleri kapsar.

Önkoşullar

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

1

Zaman Serileri ve Machine Learning’e Giriş

Bu bölüm, machine learning’in, zaman serisi verilerinin ve ikisinin kesişiminin temellerine giriş niteliğindedir.

Zaman serisi türleri ve uygulamaları

Bir zaman serisini belirleme

Zaman serisi çizimi (I)

Zaman serisi çizimi (II)

Machine learning temelleri

Basit bir model uydurma: sınıflandırma

Sınıflandırma modeliyle tahmin yapma

Basit bir model uydurma: regresyon

Bir regresyon modeliyle tahmin yapma

Machine learning ve zaman serisi verileri

Sınıflandırma verisini inceleme

Regresyon verisini inceleme

Bölümü Başlat

2

Bir Modele Girdi Olarak Zaman Serileri

Zaman serilerini machine learning hattına eklemenin en kolay yolu, onları bir modelde özellik olarak kullanmaktır. Bu bölüm, machine learning yapabilmek için zaman serilerinden çıkarılan yaygın özellikleri ele alır.

Bir zaman serisini sınıflandırma

Seslerin çok kez tekrarı

Zamanda değişmezlik

Bir sınıflandırma modeli kur

Sınıflandırma için özellikleri iyileştirme

Sesin zarfını hesaplama

Zarf fonksiyonundan özellikler hesaplama

Türev özellikler: Tempogram

Spektrogram

Kalp atışı sesinin spektrogramları

Spektral özellikler oluşturma

Bir sınıflandırıcıda birçok özelliği birleştirme

Bölümü Başlat

3

Zaman Serisi Verilerini Tahmin Etme

Zaman içinde verilerden örüntüler tahmin etmek istiyorsan, modelini seçerken ve kurarken özel noktalara dikkat etmen gerekir. Bu bölüm, modeli kurmadan önce veriden nasıl içgörü elde edeceğini ve zaman serisi verileri için kestirimsel modelleme kullanırken en iyi uygulamaları kapsar.

Zaman içinde veriyi tahmin etme

Veri kümesine giriş

Basit bir regresyon modeli eğitme

Tahmin edilen değerleri görselleştirme

İleri düzey zaman serisi tahmini

Düzensiz veriyi görselleştirme

Eksik değerleri atama

Ham veriyi dönüştürme

Aykırı değerleri ele alma

Zaman içinde özellikler oluşturma

Birden çok yuvarlanan özelliği aynı anda üretme

Yüzdelikler ve partial fonksiyonlar

"Tarih" bilgisini kullanma

Bölümü Başlat

4

Zaman Serisi Modellerini Doğrulama ve İnceleme

Zaman serisi verilerini tahmin eden bir modelin olduğunda, bunun iyi mi kötü mü olduğuna karar vermelisin. Bu bölüm, modellerle tahminler üretmenin ve bunları "test" verisine karşı doğrulamanın temellerini kapsar.

Geçmişten özellikler oluşturma

Zaman kaydırmalı özellikler oluşturma

Özel durum: Otoregresif modeller

Regresyon katsayılarını görselleştir

Daha düzgün bir zaman serisiyle otoregresyon

Zaman serisi verilerini çapraz doğrulama

Karıştırmalı çapraz doğrulama

Karıştırma olmadan çapraz doğrulama

Zamana dayalı çapraz doğrulama

Durağanlık ve kararlılık

Durağanlık

Güven aralığı için bootstrapping

Model katsayılarındaki değişkenliği hesaplama

Zaman içinde model puanı değişkenliğini görselleştirme

Durağan olmamayı hesaba katmak

Bölümü Başlat

Python ile Zaman Serisi Verileri için Machine Learning

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python ile Zaman Serisi Verileri için Machine Learning eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.