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Preprocess time series data for various machine learning models
Visualize time series data
Compare the time series predictions of 4 machine learning models
By the end of this project, you will learn how to perform the entire time series analysis workflow for the daily COVID-19 deaths. This workflow includes the following steps: how to examine time series data, prepare the data for analysis, train different models and test their performance, and finally use the models to forecast into the future. You will learn how to visualize data using the matplotlib library, extract features from a time series data set, and perform data splitting and normalization. You will create time series analysis models using the python programming language. You will create and train four time series models: SARIMAX, Facebook prophet, neural networks and XGBOOST.
Time Series Forecasting
Machine Learning
Feature Engineering
Python Programming
Time Series Models
在與您的工作區一起在分屏中播放的視頻中，您的授課教師將指導您完成每個步驟：
Understand the basics of time series analysis
Explore and prepare the data
Forecasting using SARIMAX
Forecasting using Facebook's Prophet model
Preparing the dataset for XGBOOST and NN
Splitting the dataset, and data normalization
Train the XGBOOST and NN models
Forecast the future
您的工作空間就是瀏覽器中的雲桌面，無需下載
在分屏視頻中，您的授課教師會為您提供分步指導
購買指導項目後，您將獲得完成指導項目所需的一切，包括通過 Web 瀏覽器訪問云桌面工作空間，工作空間中包含您需要了解的文件和軟件，以及特定領域的專家提供的分步視頻說明。
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指導項目授課教師是特定領域的專家，他們在項目的技能、工具或領域方面經驗豐富，並且熱衷於分享自己的知識以影響全球數百萬的學生。
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