Python Zaman Serisi Verileri için Makine Öğrenmesi

Borsa fiyatlarından kalp atış monitorlarına kadar zaman içinde değişen her sinyal, geleneksel veri analizinin sıklıkla kaçırdığı paternleri içerir.Bu kurs, mevcut endüstri uygulamalarını kullanarak bu zaman dizileri için özel olarak tasarlanmış makine öğrenme tekniklerini ustalıkla kullanmak için yapısal bir yol sağlar. İlk veri temizliğinden öngörülebilir modellerin kurulmasına kadar tüm iş akışı boyunca hareket ederek, ham zaman damgalı verileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürme becerilerini kazanacaksınız. Pratik açıklamalar ve kod tabanlı egzersizleri okuyarak, zamana bağlı bilginin benzersiz zorluklarını nasıl ele alacağınızın derin bir anlayışını geliştireceksiniz. Ne öğreneceksin: - Zaman dizi verilerinin temel özelliklerini anlamak, durağanlık, mevsimsellik ve trend yapıları da dahil olmak üzere. - Özellik mühendisliği tekniklerini, ham zaman indeksli veri kümelerinden değerli sinyaller çıkarmak için uygulayın. - Verimli veri manipülasyonu ve zamansal hizalama için modern Python araçları ve kütüphanelerini yönetmek. - Hem ses sinyallerinin sınıflandırılması hem de fiyat tahmini için regression için model inşa etmeyi pratik edin. - Dönen pencere istatistikleri ve frekans-alanı dönüşümleri gibi analiz yöntemlerini uygulayın. - Modellerin gelecekte, görülmemiş verilerde güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlamak için sağlam doğrulama stratejilerini öğrenin. Müfredat, pratik uygulama, özellik çıkarma ve model değerlendirmesine geçmeden önce temel terminoloji ve temel veri yapılarıyla başlar. Bu ders, zaman dizileri analizi alanında uzmanlaşmak isteyen Python'u temel olarak bilen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi ile ilgili önceden bir deneyimin olması gerekmiyor. Zamansal veri bilimi dünyasına yolculuğunuza bugün başlayın.