Plan du cours
Introduction à l'analyse des séries temporelles
- Aperçu des données de série temporelle
- Composantes d'une série temporelle : tendance, saisonnalité, bruit
- Configuration de Google Colab pour l'analyse des séries temporelles
Exploration Data Analysis des Séries Temporelles
- Visualisation des données de série temporelle
- Décomposition des composantes de la série temporelle
- Détection de saisonnalité et de tendances
Modèles ARIMA pour les Séries Temporelles Forecasting
- Compréhension des modèles ARIMA (Moyenne Mobile Autorégressive Intégrée)
- Choix des paramètres pour les modèles ARIMA
- Implémentation des modèles ARIMA dans Python
Introduction à Prophet pour les Séries Temporelles Forecasting
- Aperçu de Prophet pour la prévision de séries temporelles
- Implémentation des modèles Prophet dans Google Colab
- Gestion des vacances et événements spéciaux dans les prévisions
Techniques Avancées Forecasting
- Gestion des données manquantes dans les séries temporelles
- Prévision de séries temporelles multivariées
- Personnalisation des prévisions avec des régresseurs externes
Évaluation et Réglage des Modèles de Prévision
- Métriques de performance pour la prévision de séries temporelles
- Réglage des modèles ARIMA et Prophet
- Validation croisée et test rétrospectif
Applications en Règle de l'Analyse des Séries Temporelles
- Études de cas sur la prévision de séries temporelles
- Exercices pratiques avec des jeux de données réels
- Prochains pas pour l'analyse des séries temporelles dans Python
Résumé et Prochaines Étapes
Pré requis
- Connaissance intermédiaire de la programmation en Python
- Familiarité avec les statistiques de base et les techniques d'analyse de données
Public cible
- Analystes de données
- Scientifiques des données
- Professionnels travaillant avec des séries temporelles de données
Nos clients témoignent (3)
Faire de l'exercice
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Formation - QGIS for Geographic Information System
Traduction automatique
Des exemples pratiques nous ont permis de ressentir concrètement le fonctionnement du programme. De bonnes explications et une intégration efficace des concepts théoriques et de leur rapport aux applications pratiques.
Ian - Archeoworks Inc.
Formation - ArcGIS Fundamentals
Traduction automatique
J'ai hâte de suivre à nouveau une formation avec Any, il était vraiment excellent. Je ne suis qu'un spécialiste des SIG, mais Any a rendu tout très clair pour moi, il expliquait les processus complexes en termes simples. Continuez comme ça, merci.
Lwazi Qhingana - South African National Roads Agency (SANRAL) SOC Ltd
Formation - Python for Geographic Information System (GIS)
Traduction automatique
