توضیحات
Practical Python for Time Series Analysis دوره آموزشی نحوه کار، تحلیل و پیشبینی دادههای وابسته به زمان با استفاده از پایتون می باشد که توسط آکادمی آنلاین linkedin منتشر شده است. این یک دوره عملی است که برای آموزش نحوه کار، تحلیل و پیشبینی دادههای وابسته به زمان با استفاده از پایتون طراحی شده است. چه با روندهای مالی، الگوهای آب و هوایی، پیشبینی فروش یا دادههای حسگر سروکار داشته باشید، این دوره به شما نشان میدهد که چگونه سریهای زمانی را به طور مؤثر تمیز، مصورسازی، مدلسازی و تفسیر کنید. شما کتابخانههای ضروری پایتون مانند Pandas، NumPy، Matplotlib، Statsmodels و ابزارهای پیشبینی مدرن را یاد خواهید گرفت و در عین حال تجربه عملی با مجموعه دادههای واقعی کسب خواهید کرد. این دوره بر ایجاد شهود، درک الگوهایی مانند فصلی بودن و روندها و بهکارگیری تکنیکهای آماری و یادگیری ماشین برای تولید پیشبینیهای معنادار تمرکز دارد.
در این دوره متخصص پایتون و داده، بر تحلیل عملی سریهای زمانی در پایتون تمرکز میکند و بر قابلیت توضیح و کشف روابط علی و معلولی تأکید دارد. روشهایی را برای درک چگونگی ظهور الگوها، متغیرهایی که باعث تغییرات در طول زمان میشوند و نحوه تفسیر مسئولانه نتایج، کشف میکند. همه مباحث از طریق مثالهای عملی، عمدتاً از بخش انرژی، آموزش داده میشوند تا بتوانید بینشها را مستقیماً در دادههای دنیای واقعی به کار ببرید. درک لازم را برای تبدیل دادههای خام سریهای زمانی به توضیحات معناداری که به تصمیمگیریهای استراتژیک کمک میکنند، ایجاد کنید.
آنچه در دوره Practical Python for Time Series Analysis یاد خواهید گرفت:
- پایتون (زبان برنامهنویسی)
- تحلیل سریهای زمانی
- تحلیل دادهها
- و …
مشخصات دوره
ناشر: LinkedIn
مدرس: Jesus Lopez
زبان: انگلیسی
سطح آموزش: متوسط
تعداد دروس: 41
مدت زمان آموزش: 4ساعت و 57دقیقه
سرفصل های دوره
پیش نیازهای دوره Practical Python for Time Series Analysis
None
تصاویر دوره
فیلم معرفی دوره Practical Python for Time Series Analysis
راهنمای نصب
پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.
زیرنویس: انگلیسی
کیفیت: 720p
لینک دانلود
گذرواژه فایل(ها): www.downloadly.ir
حجم فایل
563 مگابایت
