Zaman Serisi Analizi ve Tahminlemeye Giriş

Dünyanın en değerli verilerinin çoğu (hisse senedi fiyatlarından web sitesi trafiğine kadar) zaman içinde takip edilir. Bu sıralı veri kümelerinin nasıl analiz edileceğini anlamak, veri alanında kariyer hedefleyen herkes için kritik bir beceridir. Bu kursta, yeni başlayan bir seviyeden, zamansal kalıpları tanımlayabilen ve verileri tahminleme için hazırlayabilen kendine güvenen bir analiste dönüşeceksiniz. Zaman bağımlı verileri nasıl ayrıştıracağınızı, mevsimsel değişimleri nasıl yöneteceğinizi ve temel modelleme tekniklerini açık, yazılı açıklamalar ve pratik veri alıştırmaları yoluyla nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Öğrenecekleriniz: • Trend, mevsimsellik, gürültü ve durağanlık dahil olmak üzere temel zaman serisi kavramlarını anlayın • Zamansal veri kümeleri için özel olarak tasarlanmış veri hazırlama tekniklerini uygulayın • Zaman serisi verilerini yeniden örneklemek, kaydırmak ve hareketli ortalamasını almak için modern analitik yöntemleri kullanın • Altta yatan kalıpları belirlemek için otokorelasyonu değerlendirin • Gelecekteki veri noktalarını tahmin etmek için temel tahminleme modellerini yapılandırın • İleriye dönük önyargıdan (look-ahead bias) kaçınmak için uygun doğrulama tekniklerini uygulayın. Kurs, uygulamalı veri manipülasyonuna geçmeden önce temel terminoloji ve kavramlarla başlar. Ardından keşifsel veri analizini inceleyecek ve ilk tahminleme modellerinizi oluşturarak bitireceksiniz. Bu sadece metin içeren kurs, herhangi bir ileri düzey ön koşul gerektirmeksizin zamansal veri analizine yapılandırılmış, adım adım bir giriş yapmak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Zamansal veri analizinin gücünü ortaya çıkarmak için bugün okumaya başlayın.