تحليل السلسلة الزمنية والتنبؤ باستخدام بايثون

إن البيانات ذات الختم الزمني موجودة في كل مكان، من أسعار الأسهم واتجاهات المبيعات إلى حركة مرور المواقع الإلكترونية وقراءات أجهزة استشعار الإنترنت. ويُعَد فهم كيفية تحليل هذه البيانات والتنبؤ بها مهارة بالغة الأهمية لمحللي البيانات والعلماء الحديثين. تقودك هذه الدورة القائمة على النص من المفاهيم الأساسية لبيانات السلاسل الزمنية إلى بناء نماذج تنبؤية متقدمة. وستكتسب المهارات العملية اللازمة لتنظيف البيانات التاريخية، وتحديد الأنماط الموسمية، ونشر نماذج التنبؤ القوية باستخدام نظام بيئي قوي لعلم البيانات في بايثون. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية للسلسلة الزمنية، بما في ذلك الاتجاه، والطابع الموسمي، والضوضاء، والثبات - معالجة وتنظيف مجموعات البيانات الموسومة زمنيا باستخدام Pandas و NumPy - تطبيق نماذج التنبؤ الإحصائي مثل نماذج ARIMA و SARIMA و Holt-Winters باستخدام Statsmodels - تنفيذ طرق حديثة لتعلم الآلة من أجل التنبؤ باستخدام برنامج Prophet - استكشاف هياكل التعلم العميق للبيانات المتتالية باستخدام الشبكات العصبية المتكررة - تقييم أداء النموذج باستخدام تقنيات ومقاييس التحقق الحديثة سوف تبدأ بإتقان أساسيات التلاعب بالبيانات والتحليل الاستكشافي قبل الانتقال إلى النمذجة الإحصائية والشبكات العصبية المتقدمة. ومن خلال التفسيرات المكتوبة، ومقتطفات الرمز الواضحة، والتمارين العملية، سوف تبني أساسا صلبا في التحليل التنبؤي. هذه الدورة مصممة للمبتدئين في تحليل البيانات، والمبرمجين الذين يرغبون في التخصص في السلاسل الزمنية، وعلماء البيانات الطموحين. لا تحتاج إلى خبرة سابقة مع نمذجة السلاسل الزمنية، على الرغم من أن الإلمام الأساسي بلغة بايثون مفيد. ..ابدأ بالقراءة اليوم لكي تفتح القوة التنبؤية لبياناتك الموقوتة