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使用 Python 做時間序列資料分析

課程簡介

學習如何使用 Python,Pandas,Numpy 和 Statsmodels 進行時間序列預測和分析

課程介紹:English 简中

從這 12.5 小時的課程,你會學到

  • 使用 Pandas 做資料處理
  • 使用 NumPy 和 Python 做數值處理
  • 使用 Pandas 做資料視覺化
  • 如何使用 Pandas 做時間序列資料處理
  • 利用 Statsmodels 分析時間序列資料
  • 使用 Facebook 的 Prophet 程式庫進行預測
  • 理解用於預測的高階 ARIMA 模型

要求

  • 一般 Python 技能(具備使用 函式的知識)

課程說明

歡迎來到最好的線上資源,學習如何使用 Python 做時間序列分析( Time Series Analysis )!

本課程將教授您使用 Python 預測時間序列資料以預測未來新資料點所需的一切知識。

我們將從基礎開始,教您如何使用 NumPy 和 Pandas 程式庫以及 Python 來處理和操作資料。 然後,我們將通過學習 Pandas 程式庫的視覺化以及如何使用 Pandas 和 Python 處理時間戳記( time stamped )的資料來更深入地研究 Pandas。

然後我們將開始學習 statsmodels 程式庫及其強大的內建時間序列分析工具。 包括學習誤差-趨勢-週期性( Error-Trend-Seasonality ) 分解和基本的 Holt-Winters 方法。

然後我們將進入課程的核心,包括一般的預測模型。 我們將討論如何建立自動相關和部分自動相關圖表,並將它們與強大基於 ARIMA 的模型結合使用,包括週期性的 ARIMA 模型和包含外源資料點( Exogenous data points )的 SARIMAX 模型。

然後,我們將學習最先進的深度學習技術與循環神經網路,使用深度學習預測未來的資料點。

這門課程甚至涵蓋了 Facebook 的 Prophet 程式庫,這是一個用起來簡單,但功能強大的 Python 程式庫,用來預測未來的時間序列資料。

那你還在等什麼! 瞭解如何使用您的時間序列資料和預測未來!

我們課程中見!

目標受眾

  • 有興趣學習如何預測時間序列資料的 Python 開發人員

講師簡介

Jose Portilla 資料科學家 ( 更多講師主講課程介紹 )

Jose Portilla  擁有來自聖克拉拉(Santa Clara )大學的機械工程學士學位和碩士學位,也有多年資料科學和程式設計專業教練和培訓師的經驗。 他在各種領域如微流體 、材料科學和資料科學技術中有出版物和專利。在他的職業生涯中,他已經發展了分析資料的技能,他希望利用他在教學和資料科學方面的經驗,幫助其他人學習程式開發的能力、分析資料,以及清晰地呈現資料和漂亮的視覺化。

目前他是 Pierian Data Inc. 的資料科學主管,為世界各地的各種公司提供現場資料科學和 python 培訓課程,包括瑞士信貸等頂級銀行。歡迎隨時在 LinkedIn 上與他聯繫,獲取有關面對面培訓課程的更多資訊。

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

優惠資訊

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