أساسيات التنبؤ بالسلاسل الزمنية وتحليل البقاء

تتضمن العديد من مشكلات البيانات الواقعية التنبؤ بوقت وقوع حدث ما أو كيفية تغير مقياس معين بمرور الوقت، مما يتطلب تقنيات متخصصة تتجاوز الانحدار القياسي. يعد فهم كيفية التعامل مع التبعيات الزمنية والبيانات غير المكتملة أمرًا ضروريًا للتنبؤ الدقيق وتقييم المخاطر. توفر هذه الدورة أساسًا متينًا في مجالين حيويين من مجالات التعلم الآلي المتخصص: تحليل السلاسل الزمنية وتحليل البقاء. ستنتقل من مفاهيم البيانات الأساسية إلى فهم كيفية نمذجة الأنماط بمرور الوقت والتعامل مع البيانات المبتورة (Censored Data) حيث لم تتم ملاحظة النتائج بالكامل بعد. بحلول نهاية هذا البرنامج، ستكون قادرًا على تفسير الأنماط الزمنية وتطبيق النماذج المتخصصة للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بثقة. ما ستتعلمه: - فهم المكونات الأساسية لبيانات السلاسل الزمنية، بما في ذلك الموسمية والاتجاهات والضوضاء. - تطبيق النماذج الإحصائية للتنبؤ بالقيم المستقبلية بناءً على الأنماط التاريخية. - إتقان مفاهيم تحليل البقاء للتنبؤ بالوقت حتى وقوع حدث معين. - التعامل مع البيانات المبتورة بفعالية لضمان استنتاج دقيق للنتائج في سيناريوهات العالم الحقيقي. - التحقق من افتراضات النموذج باستخدام تقنيات التحقق الحديثة والاختبارات التشخيصية. - ممارسة إعداد البيانات والنمذجة باستخدام المكتبات وسير العمل الحالية المتوافقة مع معايير الصناعة. يبدأ المنهج بالمصطلحات الأساسية والأسس الإحصائية قبل التقدم عبر تقنيات النمذجة المحددة لكل من التنبؤ وتحليل وقت وقوع الحدث. سوف تستكشف التطبيقات العملية من خلال الشروحات المكتوبة والتمارين القائمة على الأكواد والمصممة لتعزيز المفاهيم النظرية. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين في علم البيانات والتعلم الآلي الذين يرغبون في توسيع مجموعة أدواتهم؛ لا تتطلب خبرة سابقة بالبيانات المعتمدة على الوقت. ابدأ في بناء خبرتك في نمذجة البيانات المتخصصة اليوم.