Python'da Zaman Serisi Analizi, Tahmin ve Makine Öğrenmesi

Zamansal verileri anlamak, bilgili iş kararları vermek, pazar eğilimlerini tahmin etmek ve operasyonları iyileştirmek için kritik öneme sahiptir. Bu kapsamlı metin tabanlı kurs, Python kullanarak zaman dizi verilerini analiz etme ve tahmin etme sürecinde size adım adım rehberlik eder. Temel istatistiksel kavramları anlamaktan ileri makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini uygulamaya kadar ilerleyeceksiniz. Açık açıklamalar, kavramsal parçalanmalar ve pratik yazılı kod egzersizleri ile çalışarak, satış, finans ve talep planlaması gibi gerçek dünya uygulamaları için sağlam tahmin boru hatları inşa etmek için gereken becerileri kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Yerleşiklik, mevsimsellik, otokorelasyon ve trend bozulmaları da dahil olmak üzere temel zaman dizileri kavramlarını anlamak. - ARIMA, SARIMA ve Yüksek Oranlı Yumuşatma gibi klasik istatistiksel tahmin modellerini zamansal veri kümelerine uygulayın. - Destek Vektör Gerileme, Rastgele Ormanlar ve modern derecelendirme artırımı kullanarak tahmin için makine öğrenme boru hatları oluşturun. - Karmaşık dizi tahmini için Döngüsel Sinir Ağları (RNN) ve Uzun Kısa Dönemli Bellek (LSTM) ağları da dahil olmak üzere derin öğrenme mimarilerini uygulayın. - Prophet gibi modern tahmin kütüphaneleri ve AWS Forecast gibi bulut tabanlı API'leri kullanarak üretim çalışma akışlarını düzenleyin. - Model performansını yürüyüş doğrulama ve özel zaman dizileri metrikleri gibi sağlam doğrulama teknikleri kullanarak değerlendirin. Kurs, Python'un modern veri bilimi ekosistemini kullanarak temel istatistiksel tanımlamalar ve veri hazırlama teknikleriyle başlar.Buradan, klasik istatistiksel modelleme, makine öğrenme yaklaşımlarına geçiş ve derin öğrenme mimarileri ve bulut ölçekli tahmin araçları ile sona erer. Bu ders, zamansal verilerde uzmanlaşmak isteyen yeni başlayan veri bilimcileri, analistler ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Python programlamayla ilgili temel bilgilerin faydalı olmasına rağmen, zaman dizileri modellemede önceden tecrübe gerekmez. Zaman dizileri analizini iyice öğrenmeye başlayın ve tarihi verilerinizin öngörü gücünü bugün açığa çıkarın.