Prognozowanie metodami uczenia maszynowego w Python

online lub stacjonarnie 3 dni

Cena regularna:  3495 zł netto

Cena dla akademickich użytkowników Statistica (-15%)*:  2971 zł netto

  • O kursie
  • Program
  • Prowadzący
  • Informacje organizacyjne
  • Ceny
  • Dofinansowanie

Prognozowanie jest jednym z najczęstszych zadań analizy danych: w końcu któż nie chciałby wiedzieć co będzie w przyszłości? Jednocześnie prognozowanie wydaje się trudne: w tworzeniu prognoz i stosowaniu ich w praktyce napotykamy wiele problemów, takich jak: specjalne zdarzenia, braki danych dla pewnych okresów, zmiany zachodzące w przewidywanym zjawisku i jego otoczeniu oraz skomplikowane zależności. Jednak spokojnie: na kursie poznasz techniki i narzędzia pozwalające radzić sobie z trudnościami i uzyskiwać użyteczne prognozy.

Szkolenie poświęcone jest narzędziom prognozowania szeregów czasowych dostępnym w środowisku Python. Przedstawione zostaną podstawowe i zaawansowane narzędzia prognozowania: od prognoz naiwnych, po specjalistyczne architektury głębokich sieci neuronowych (deep learning). Dużo uwagi poświęcimy pakietowi Prophet, który umożliwia tworzenie praktycznych modeli uwzględniających zdarzenia specjalne, zmiany trendu i wiele innych czynników. Wszystkie narzędzia zostaną omówione z naciskiem na ich praktyczne stosowanie, zrozumienie ich zalet i ograniczeń, na przykładach z wykorzystaniem rzeczywistych danych z różnych dziedzin.

Dla kogo?

  • Analityków wykonujących lub planujących wykonywać prognozy szeregów czasowych
  • Osób chcących poznać narzędzia prognozowania w środowisku Python

Co zyskasz?

  • Umiejętność przygotowania danych na potrzeby prognozowania
  • Wiedzę, jak prognozować szeregi czasowe w środowisku Python wykorzystując metody statystyczne i uczenie maszyn
  • Znajomość pakietu Prophet umożliwiającego automatyczne prognozowanie szeregów czasowych i radzenie sobie z wieloma wyzwaniami praktycznego prognozowania

Podobne szkolenia

Wizualizacja danych z wykorzystaniem Spotfire

Szkolenie jest poświęcone technikom wizualizacji danych, dzięki którym od ręki można badać złożone zbiory danych i uzyskiwać odpowiedzi na pytania biznesowe. Używając interakcyjnej wizualizacji, […]

Dowiedz się więcej

Analizy wielowymiarowe

Podczas kursu zaprezentowane zostaną najpopularniejsze metody wielowymiarowe, które znajdują zastosowanie w analizie zjawisk złożonych, opisanych za pomocą dużej liczby zmiennych. Uczestnicy poznają […]

Dowiedz się więcej

Metody analizy danych poniżej granicy oznaczalności

Kurs dotyczy praktycznego podejścia do analizy danych zawierających wyniki poniżej granicy raportowania (tj. granicy wykrywalności lub oznaczalności, czyli tzw. wyniki cenzorowane), które […]

Dowiedz się więcej

Masz pytania?

Porozmawiaj z nami!

Jesteśmy tutaj, aby pomóc i rozwiać wszystkie Twoje wątpliwości. Wypełnij formularz, napisz do nas maila lub zadzwoń – odpowiemy najszybciej, jak to możliwe!

    Przejdź do treści