Hướng dẫn python integrate time series - chuỗi thời gian tích hợp python

By - 07 tháng 6 2021 - No Comments

Tìm hiểu cách sử dụng Python, Pandas, Numpy và Statsmodels cho Dự báo (Forecasting) và Phân tích (Analysis) Chuỗi thời gian (Time Series) !

Bạn sẽ học được gì:

• ✓ Pandas cho Data Manipulation.Pandas cho Data Manipulation.
• ✓ NumPy và Python cho Numerical Processing.NumPy và Python cho Numerical Processing.
• ✓ Pandas cho Data Visualization.Pandas cho Data Visualization.
• ✓ Cách làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian với Pandas.Cách làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian với Pandas.
• ✓ Sử dụng Statsmodels để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.Sử dụng Statsmodels để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.
• ✓ Sử dụng Thư viện Prophet của Facebook cho dự báo.Sử dụng Thư viện Prophet của Facebook cho dự báo.
• ✓ Hiểu các mô hình ARIMA tiên tiến cho Forecasting.Hiểu các mô hình ARIMA tiên tiến cho Forecasting.

Đây tài nguyên trực tuyến tốt nhất để học cách sử dụng Ngôn ngữ lập trình Python cho Phân tích chuỗi thời gian - Time Series Analysis!

Khóa học này sẽ dạy cho bạn mọi thứ bạn cần biết để sử dụng Python cho dự báo dữ liệu chuỗi thời gian để dự đoán các điểm dữ liệu mới trong tương lai.

Bạn sẽ bắt đầu với những điều cơ bản bằng cách làm việc và thao tác với dữ liệu sử dụng thư viện NumPy và Pandas với Python. Sau đó, bạn sẽ đi sâu hơn vào cách làm việc với Pandas bằng cách tìm hiểu về các trực quan hóa với thư viện Pandas và cách làm việc với dữ liệu dấu thời gian với Pandas và Python.

Sau đó, Bạn sẽ bắt đầu tìm hiểu về thư viện statsmodels và các công cụ phân tích chuỗi thời gian được tích hợp mạnh mẽ của nó. Bao gồm tìm hiểu về Error-Trend-Seasonality decomposition và các phương pháp Holt-Winters cơ bản.

Sau đó, bạn sẽ đi vào trọng tâm của khóa học, bao gồm các mô hình dự báo chung. Bạn sẽ được hướng dẫn về việc tạo biểu đồ AutoCorrelation và Partial AutoCorrelation và sử dụng chúng kết hợp với các mô hình dựa trên ARIMA mạnh mẽ, bao gồm các mô hình Seasonal ARIMA và SARIMAX để bao gồm các điểm dữ liệu ngoại sinh.

Sau đó, bạn sẽ tìm hiểu về kỹ thuật Deep Learning hiện đại nhất với Recurrent Neural Networks sử dụng deep learning để dự báo các điểm dữ liệu trong tương lai.

Khóa học này thậm chí còn bao gồm thư viện Prophet của Facebook, một thư viện Python đơn giản để sử dụng nhưng mạnh mẽ được phát triển để dự báo tương lai với dữ liệu chuỗi thời gian.

Bạn đang chờ đợi điều gì! Tìm hiểu cách làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian của bạn và dự báo tương lai!

NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU

CUNG CẤP TÀI KHOẢN ONEDRIVE 5TB VÀ OFFICE 365 GIÁ RẺ, XEM CHI TIẾT TẠI ĐÂY , XEM CHI TIẾT TẠI ĐÂY 

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Chia sẽ bài viết lên:

Nhà Sách Tin Học

Chào mừng các bạn đến với Blog Nhà Sách Tin Học. Thông qua Blog này mình muốn chia sẻ đến các bạn những kiến thức về tin học, các tài liệu hay giáo trình mà mình có hoặc siêu tầm được... Mình rất mong được sự ủng hộ nhiệt tình của các bạn bằng cách comment bài viết, chia sẻ bài viết hoặc liên hệ với mình qua blog này! Mình xin cảm ơn!