Закрыто

Time Series Analysis Real world use-cases in python [Shan Singh] [Udemy]

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Топикстартер, 3 окт 2021.

Цена: 1490р.
Взнос: 200р.-86%
95%

Основной список: 21 участников

Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.
  1. 3 окт 2021
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер ЧКЧлен клуба
    Snapshot_21-10-03_12-50-43.png
    Time Series Analysis Real world use-cases in python
    Learn how to Solve real World Business Problems. ,Build Time Series Models for Time Series Analysis & Forecasting
    Добавлено

    Рейтинг: 5,0 из 55,0 (2 оценок)
    Студентов: 1 344
    Авторы: Shan Singh
    Последнее обновление: 9/2021
    Английский
    Английский [авто]

    Описание
    Are you looking to land a top-paying job in Data Science , AI & Time Series Analysis & Forecasting?

    Or are you a seasoned AI practitioner who want to take your career to the next level?

    Or are you an aspiring data scientist who wants to get Hands-on Data Science and Time Series Analysis?


    If the answer is yes to any of these questions, then this course is for you!

    This course will teach you the practical skills that would allow you to land a job as a quantitative financial analyst, a data analyst or a data scientist.

    In business, Data Science , AI is applied to optimize business processes, maximize revenue and reduce cost. The purpose of this course is to provide you with knowledge of key aspects of data science & Time Series applications in business in a practical, easy and fun way. The course provides students with practical hands-on experience using real-world datasets.

    Welcome to the best online resource for learning how to use the Python programming Language for Time Series Analysis!

    This course will teach you everything you need to know to use Python for forecasting time series data to predict new future data points.



    1.Task #1 @Predict closing Price of Bitcoin : Develop an Time Series model to predict closing price of Bitcoin

    2.Task #2 @Predict Number of Births: Develop Time Series Model to predict number of births on a particular day...

    3.Task #3 @Predict the Stock Prices: Predict the prices of stock using Facebook Prophet..


    Для кого этот курс:



      • One who is curious about Data Science, AI, Machine Learning, Natural Language Processing, Time Series Analysis..
    Чему вы научитесь



      • Carry out time-series analysis in Python and interpreting the results, based on the real world challenges
      • Forecast the future based on patterns observed in the past.
      • Gain Hands-on by solving Real World challenges
      • Comprehend stationarity and how to perform Stationary Test
    Материалы курса
    4 разделов • 39 лекций • Общая продолжительность 6 ч 43 мин


    Анализ временных рядов Примеры использования в реальном мире на Python
    Узнайте, как решать реальные проблемы бизнеса в мире. , Построение моделей временных рядов для анализа и прогнозирования временных рядов
    Добавлено
    Рейтинг: 5,0 из 55,0 (2 оценок)
    Студентов: 1 344
    Авторы: Shan Singh
    Последнее обновление: 9/2021
    Английский
    Английский [авто]



    Чему вы научитесь
    • Проведение анализа временных рядов на Python и интерпретация результатов на основе реальных задач.
    • Прогнозируйте будущее на основе моделей, наблюдавшихся в прошлом.
    • Получите практический опыт, решая проблемы реального мира
    • Понять стационарность и как выполнять стационарный тест

    Материалы курса
    4 разделов • 39 лекций • Общая продолжительность 6 ч 43 мин

    • Описание
    • Вы хотите найти высокооплачиваемую работу в области науки о данных, искусственного интеллекта, анализа и прогнозирования временных рядов?

    • Или вы опытный специалист в области ИИ и хотите вывести свою карьеру на новый уровень?

    • Или вы начинающий специалист по данным, который хочет получить практические знания в области науки о данных и анализа временных рядов?
    Если на любой из этих вопросов ответ утвердительный, то этот курс для вас!

    Этот курс научит вас практическим навыкам, которые позволят вам получить работу количественного финансового аналитика, аналитика данных или специалиста по данным.

    В бизнесе, науке о данных ИИ применяется для оптимизации бизнес-процессов, увеличения доходов и снижения затрат. Цель этого курса - предоставить вам практические, простые и увлекательные знания о ключевых аспектах приложений для анализа данных и временных рядов в бизнесе. Курс предоставляет студентам практический опыт использования реальных наборов данных.

    Добро пожаловать на лучший онлайн-ресурс для изучения использования языка программирования Python для анализа временных рядов!

    Этот курс научит вас всему, что вам нужно знать, чтобы использовать Python для прогнозирования данных временных рядов для прогнозирования новых будущих точек данных.



    1.Задача № 1 @ Предсказать цену закрытия биткойна: разработать модель временных рядов для предсказания цены закрытия биткойна.

    2. Задача № 2 @ Предсказать количество рождений: разработать модель временных рядов для прогнозирования числа рождений в определенный день ...

    3. Задача № 3 @ Предскажите цены акций : Предскажите цены акций с помощью Facebook Prophet.



      • Для кого этот курс:



      • Тот, кто интересуется наукой о данных, искусственным интеллектом, машинным обучением, обработкой естественного языка, анализом временных рядов ...

        Скрытая ссылка
     
  2. Последние события

    1. skladchik.com
      Складчина закрыта.
      15 фев 2022
    2. skladchik.com
      Складчина доступна.
      9 окт 2021
    3. skladchik.com
      Взнос составляет 100р.
      9 окт 2021
    4. skladchik.com
      Складчина активна.
      9 окт 2021

    Последние важные события

    1. skladchik.com
      Складчина закрыта.
      15 фев 2022
    2. skladchik.com
      Складчина доступна.
      9 окт 2021
    3. skladchik.com
      Взнос составляет 100р.
      9 окт 2021
    4. skladchik.com
      Складчина активна.
      9 окт 2021
Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.

Поделиться этой страницей