Основы прогнозирования временных рядов и анализа выживаемости

Многие проблемы с реальными данными связаны с прогнозированием времени наступления события или изменения показателя во времени, что требует специализированных методов, выходящих за рамки стандартной регрессии. Понимание того, как работать с временными зависимостями и неполными данным, имеет важное значение для точного прогнозирования и оценки рисков. Этот курс предоставляет прочную основу в двух критически важных областях специализированного машинного обучения: анализ временных рядов и анализ выживания. Вы перейдете от основных концепций данных к пониманию того, как моделировать закономерности во времени и обрабатывать цензуру данных, где результаты еще не полностью наблюдаются. К концу этой программы вы сможете интерпретировать временные модели и применять специализированные модели для предсказания будущих результатов с уверенностью. Что вы узнаете: - Понять основные компоненты данных временных рядов, включая сезонность, тенденции и шум. - Применять статистические модели для прогнозирования будущих значений на основе исторических тенденций. - Освоить концепции анализа выживания для прогнозирования времени до наступления конкретного события. - Эффективно обрабатывать данные с цензурой для обеспечения точного вывода результатов в реальных сценариях. - проверять допущения модели с использованием современных методов подтверждения и диагностических тестов. - Практика подготовки данных и моделирования с использованием текущих отраслевых стандартных библиотек и рабочих процессов. Программа начинается с основной терминологии и статистических основ, а затем переходит к конкретным методам моделирования для прогнозирования и анализа событий. Вы изучите практические приложения с помощью письменных объяснений и упражнений на основе кода, предназначенных для укрепления теоретических концепций. Этот курс предназначен для новичков в области науки данных и машинного обучения, которые хотят расширить свой инструментарий; не требуется предыдущий опыт работы с временными данными. Начните наращивать свой опыт в специализированном моделировании данных сегодня.