Machine Learning para series temporales con ARIMA, SARIMA...

от партнера
В этом Проект с консультациями вы:

Conocer los fundamentos de las series temporales

Entrenar diferentes modelos estadísticos de series temporales como AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA

Predecir datos futuros en base a series de tiempo

2 horas
Учащийся среднего уровня
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Испанский
Только для ПК

Proyecto aplicado y práctico para aprender a entrenar modelos de Machine Learning como: AR, MA, ARMA, ARIMA, autoARIMA, SARIMA y autoSARIMA para predecir series temporales con Python.

Навыки, которые вы получите

  • ARMA

  • Machine Learning

  • Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

  • Time Series

  • SARIMA

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Introducción a las series temporales

  2. Tipos de datos de series temporales

  3. Preprocesamiento y análisis de series temporales

  4. Ejercicio aplicado. Preprocesamiento y análisis

  5. Técnicas para transformar series en estacionarias

  6. Modelo de autoregresión (AR) y métricas de evaluación

  7. Ejercicio aplicado. Modelo AR

  8. Modelo de media móvil (MA) y media móvil autorregresiva (ARMA)

  9. Ejercicio aplicado MA y ARMA

  10. Modelo de ARIMA y autoARIMA

  11. Modelo de SARIMA y auto SARIMA

  12. Ejercicio aplicado. ARIMA y SARIMA

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.

Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.

Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.

Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.

Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.

Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.

Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.

В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.

Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.

Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.