Этот курс входит в специализацию ''Специализация Machine Learning for Supply Chains'

3.3
звезд
Оценки: 20

Rajvir Dua и еще 1 преподаватель

1 578 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Machine Learning for Supply ChainsLearnQuest

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 3 186

This course is the second in a specialization for Machine Learning for Supply Chain Fundamentals. In this course, we explore all aspects of time series, especially for demand prediction. We'll start by gaining a foothold in the basic concepts surrounding time series, including stationarity, trend (drift), cyclicality, and seasonality. Then, we'll spend some time analyzing correlation methods in relation to time series (autocorrelation). In the 2nd half of the course, we'll focus on methods for demand prediction using time series, such as autoregressive models. Finally, we'll conclude with a project, predicting demand using ARIMA models in Python.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 2 из 4 в программе

Специализация Machine Learning for Supply Chains

Средний уровень

Basic understanding of Python, Pandas, and Numpy.

Прибл. 9 часов на выполнение

Английский

Чему вы научитесь

Building ARIMA models in Python to make demand predictions
Developing the framework for more advanced neural netowrks (such as LSTMs) by understanding autocorrelation and autoregressive models.

Приобретаемые навыки

Machine Learning
Python Programming
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Time Series
Demand Forecasting

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 2 из 4 в программе

Специализация Machine Learning for Supply Chains

Средний уровень

Basic understanding of Python, Pandas, and Numpy.

Прибл. 9 часов на выполнение

Английский

Преподаватели

Оценка преподавателя

2,77/5 (оценок: 11)

Rajvir Dua

Head of Data Science, Machine Learning Solutions

6 557 учащихся

8 курсов

Neelesh Tiruviluamala

Co-founder and CEO, Machine Learning Solutions

6 557 учащихся

8 курсов

от партнера

LearnQuest

LearnQuest is the preferred training partner to the world’s leading companies, organizations, and government agencies. Our team boasts 20+ years of experience designing, developing and delivering a full suite industry-leading technology education classes and training solutions across the globe. Our trainers, equipped with expert industry experience and an unparalleled commitment to quality, facilitate classes that are offered in various delivery formats so our clients can obtain the training they need when and where they need it.

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

2 ч. на завершение

A First Glance at Time Series

In this module, we'll get our feet wet with time series in Python. We'll start by getting familiar with where time series fits in to the machine learning landscape. Then, we'll learn about the main types of time series and their distinguishing factors, including period, frequency, and stationarity. After pausing to learn how to plot timeseries in Python, we'll explore the differences between seasonality and cyclicality.

2 ч. на завершение

7 видео ((всего 29 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

7 видео

Course Introduction59

Module Introduction1мин

Introduction to Time Series3мин

Datetime Objects in Python7мин

Plotting with Pandas5мин

Types of Time Series3мин

Exploratory Analysis with Time Series6мин

3 материала для самостоятельного изучения

Machine Learning in Supply Chain10мин

Time Series Patterns10мин

Time Series Basics10мин

2 практических упражнения

Practice Quiz: Types of Time Series10мин

Time Series Basics45мин

2 ч. на завершение

Independence and Autocorrelation

In this module, we'll dive into the ideas behind autocorrelation and independence. We'll start by digging into the math of correlation and how it can be used to characterize the relationship between two variables. Next, we'll define its relationship to independence and explain where these ideas can be used. Finally, we'll combine correlation with time series attributes, such as trend, seasonality, and stationarity to derive autocorrelation. We'll go through both some of the theory behind autocorrelation, and how to code it in Python.

2 ч. на завершение

8 видео ((всего 36 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

8 видео

Module Introduction1мин

Correlation6мин

Shifting Time Series2мин

Introduction to Autocorrelation4мин

Partial Autocorrelation Function (PACF)5мин

PACF Math4мин

Autocorrelation (I)3мин

Autocorrelation (II)7мин

2 материала для самостоятельного изучения

Correlation10мин

Autocorrelation Calculator10мин

2 практических упражнения

Practice Quiz: Autocorrelation and Stationarity10мин

Correlation with Time Series45мин

Неделя

Неделя 2

3 ч. на завершение

Regression and ARIMA Models

In this module, we'll start by reviewing some of the basic concepts behind linear regression. Then, we'll extend this knowledge to feed into lagged regression, an effective way to use regression techniques on time series. Once we have a solid foothold in basic and lagged regression, we'll explore modern methods such as ARIMA (autoregressive integrated moving average). All of this is building the framework for more advanced machine learning models such as LSTMs (long short-term memory network).

3 ч. на завершение

4 видео ((всего 18 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов

3 ч. на завершение

Final Project

3 ч. на завершение

Рецензии

3.3

Рецензии: 10

5 stars
45 %
4 stars
5 %
3 stars
5 %
2 stars
25 %
1 star
20 %

Лучшие отзывы о курсе DEMAND FORECASTING USING TIME SERIES

от партнера SF12 сент. 2022 г.

Great course to gain fundemantals of Time Series Analyses for Demand Forecasting..

Посмотреть все отзывы

Специализация Machine Learning for Supply Chains: общие сведения

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Demand Forecasting Using Time Series

Об этом курсе

Чему вы научитесь

Приобретаемые навыки

Преподаватели

Rajvir Dua

Neelesh Tiruviluamala

от партнера

LearnQuest

Программа курса: что вы изучите

A First Glance at Time Series

Independence and Autocorrelation

Regression and ARIMA Models

Final Project

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе DEMAND FORECASTING USING TIME SERIES

Специализация Machine Learning for Supply Chains: общие сведения

Часто задаваемые вопросы

Начните карьеру или продвиньтесь по карьерной лестнице

Смотреть популярные темы

Популярные курсы и статьи

Получите диплом или сертификат онлайн

Coursera

Сообщество

Еще

Demand Forecasting Using Time Series

Об этом курсе

Чему вы научитесь

Приобретаемые навыки

Преподаватели

Rajvir Dua

Neelesh Tiruviluamala

от партнера

LearnQuest

Программа курса: что вы изучите

A First Glance at Time Series

Independence and Autocorrelation

Regression and ARIMA Models

Final Project

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе DEMAND FORECASTING USING TIME SERIES

Специализация Machine Learning for Supply Chains: общие сведения

Часто задаваемые вопросы

Coursera Footer

Начните карьеру или продвиньтесь по карьерной лестнице

Смотреть популярные темы

Популярные курсы и статьи

Получите диплом или сертификат онлайн

Coursera

Сообщество

Еще