In today's data-driven world, the ability to accurately forecast and predict future trends is crucial for businesses to stay ahead of the competition. Time series analysis is a powerful tool that allows organizations to unravel patterns and make informed decisions. This course, Time Series Mastery: Unravelling Patterns with ETS, ARIMA, and Advanced Forecasting Techniques, provides a comprehensive introduction to time series analysis and forecasting. You will learn about the most widely used techniques, including Error-Trend-Seasonality (ETS), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), and advanced forecasting methods. By the end of this course, you will have the skills and knowledge to apply these techniques to real-world data and make accurate predictions.
Time Series Mastery: Forecasting with ETS, ARIMA, Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Modern Data Analytics with Python, Excel & Generative AI
Dozenten: Diogo Resende
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(38 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Apply the most widely used techniques, including Exponential Smoothing (ETS) and Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA).
Analyze real-world data to identify patterns and make accurate predictions.
Create advanced forecasting models using Python.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Trend Analysis
- Kategorie: Business Analytics
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Analytics
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Forecasting
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1 Aufgabe
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
In today's data-driven world, the ability to accurately forecast and predict future trends is crucial for businesses to stay ahead of the competition. Time series analysis is a powerful tool that allows organizations to unravel patterns and make informed decisions. This course provides a comprehensive introduction to time series analysis and forecasting. You will learn about the most widely used techniques, including Error-Trend-Seasonality (ETS), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), and advanced forecasting methods.
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16 Videos4 Lektüren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen3 Plug-ins
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 13. Juni 2024
I think it was too basic, it lacks more a deeper dive into theoretical aspects and importance about the different scores that the summary of the model provides. However it's a good introduction
Geprüft am 17. Okt. 2024
Best explanation of the key concepts in short time. Well done.
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