Python时间序列原理分析及实战视频课程

课程目标:掌握如何使用Python进行时间序列分析与建模工作

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5分 共17课时,共3小时21分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握如何使用Python进行时间序列分析与建模工作

适用人群

机器学习,数据分析方向的同学们

课程简介

课程以Python为核心工具,使用Pandas库进行时间序列的预处理与分析。详解时间序列中最常用模型ARIMA原理以及其参数选择。对时间序列平稳性以及模型评估方法展开分析讨论,基于真实数据集进行时间序列建模与分析实战!

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第一章Pandas时间序列处理
4节29分钟
1-1课程简介 [免费试看]
01:02
1-2Pandas生成时间序列数据 [免费试看]
11:28
1-3Pandas数据重采样
09:22
1-4Pandas滑动窗口
07:47
第二章ARIMA模型
5节52分钟
2-1数据平稳性与差分法
11:10
2-2ARIMA模型原理
10:34
2-3相关函数评估方法
10:46
2-4建立ARIMA模型
07:48
2-5参数选择
12:40
第三章fbprophet时间序列预测
5节1小时22分钟
3-1fbprophet股价预测任务概述
13:29
3-2时间序列分析
16:44
3-3fbprophet时间预测实例
19:23
3-4亚马逊股价趋势预测
15:07
3-5突变点调参
18:00
第四章案例实战
3节36分钟
4-1股票预测案例
09:57
4-2使用tsfresh建立分类模型
12:03
4-3维基百科词条EDA
14:30
讲师介绍
唐宇迪
讲师评分4.9分
同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。
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