In der heutigen datengesteuerten Welt ist die Fähigkeit, künftige Trends genau vorherzusagen und zu prognostizieren, für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Die Zeitreihenanalyse ist ein leistungsstarkes Instrument, mit dem Unternehmen Muster entschlüsseln und fundierte Entscheidungen treffen können. Dieser Kurs, Time Series Mastery: Unravelling Patterns with ETS, ARIMA, and Advanced Forecasting Techniques" bietet eine umfassende Einführung in die Zeitreihenanalyse und -prognose. Sie lernen die am häufigsten verwendeten Techniken kennen, darunter Error-Trend-Seasonality (ETS), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) und fortgeschrittene Prognosemethoden. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über die Fähigkeiten und das Wissen, um diese Techniken auf reale Daten anzuwenden und genaue Vorhersagen zu treffen. Dieser Kurs richtet sich an Business-Analysten, Datenwissenschaftler, Finanzanalysten und Marktforscher und vermittelt die wesentlichen Fähigkeiten und Erkenntnisse, um in der heutigen datengesteuerten Geschäftsumgebung zu glänzen, und stattet die Lernenden mit den Werkzeugen aus, um die strategische Entscheidungsfindung voranzutreiben und das Unternehmenswachstum zu fördern.

Zeitreihen Mastery: Vorhersage mit ETS, ARIMA, Python

Zeitreihen Mastery: Vorhersage mit ETS, ARIMA, Python
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.


Dozenten: Diogo Resende
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44 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Anwendung der am häufigsten verwendeten Techniken, einschließlich Exponential Smoothing (ETS) und Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA).
Analysieren Sie reale Daten, um Muster zu erkennen und genaue Vorhersagen zu treffen.
Erstellung fortgeschrittener Prognosemodelle mit Python.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Financial Forecasting
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Trend Analysis
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
- Kategorie: Business Analytics
- Kategorie: Data-Driven Decision-Making
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Strategic Decision-Making
- Kategorie: Advanced Analytics
- Kategorie: Forecasting
- Kategorie: Market Data
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Jupyter
Wichtige Details

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4 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

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Geprüft am 12. Juni 2024
I think it was too basic, it lacks more a deeper dive into theoretical aspects and importance about the different scores that the summary of the model provides. However it's a good introduction
Geprüft am 16. Okt. 2024
Best explanation of the key concepts in short time. Well done.

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