時系列予測と生存時間分析の基礎

多くの実世界のデータ問題では、イベントが発生する時期を予測したり、メトリクスが時間とともにどのように変化するかを予測したりする必要があり、標準的な回帰分析を超えた専門的な技術が求められます。正確な予測とリスク評価のためには、時間的依存性と不完全なデータを処理する方法を理解することが不可欠です。 このコースでは、専門的な機械学習の2つの重要な分野、すなわち時系列分析と生存時間分析の強固な基盤を提供します。基本的なデータ概念から、時間とともにパターンをモデル化し、まだ完全に観測されていない結果を伴う打ち切りデータを処理する方法の理解へと進みます。このプログラムの終わりまでには、時間的パターンを解釈し、自信を持って将来の結果を予測するために専門的なモデルを適用できるようになります。 学習内容: - 季節性、トレンド、ノイズを含む時系列データの基本的な構成要素を理解する。 - 過去のパターンに基づいて将来の値を予測するために統計モデルを適用する。 - 特定のイベントが発生するまでの時間を予測するために、生存時間分析の概念を習得する。 - 実世界のシナリオで正確な結果推論を保証するために、打ち切りデータを効果的に処理する。 - 最新の検証技術と診断テストを使用してモデルの仮定を検証する。 - 現在の業界標準ライブラリとワークフローを使用して、データ準備とモデリングを実践する。 カリキュラムは、予測とイベント発生時間分析の両方のための特定のモデリング技術に進む前に、コア用語と統計的基礎から始まります。理論的概念を強化するために設計された説明とコードベースの演習を通じて、実践的なアプリケーションを探求します。 このコースは、ツールキットを拡張したいデータサイエンスと機械学習の初心者向けに設計されており、時間依存データに関する事前の経験は必要ありません。今日から専門的なデータモデリングの専門知識を構築しましょう。