Machine Learning para series temporales con ARIMA, SARIMA...

提供方
Coursera Project Network
在此指導項目中,您將:

Conocer los fundamentos de las series temporales

Entrenar diferentes modelos estadísticos de series temporales como AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA

Predecir datos futuros en base a series de tiempo

Clock2 horas
Intermediate中級
Cloud無需下載
Video分屏視頻
Comment Dots西班牙語(Spanish)
Laptop僅限桌面

Proyecto aplicado y práctico para aprender a entrenar modelos de Machine Learning como: AR, MA, ARMA, ARIMA, autoARIMA, SARIMA y autoSARIMA para predecir series temporales con Python.

您要培養的技能

  • ARMA
  • Machine Learning
  • Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
  • Time Series
  • SARIMA

分步進行學習

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:

  1. Introducción a las series temporales

  2. Tipos de datos de series temporales

  3. Preprocesamiento y análisis de series temporales

  4. Ejercicio aplicado. Preprocesamiento y análisis

  5. Técnicas para transformar series en estacionarias

  6. Modelo de autoregresión (AR) y métricas de evaluación

  7. Ejercicio aplicado. Modelo AR

  8. Modelo de media móvil (MA) y media móvil autorregresiva (ARMA)

  9. Ejercicio aplicado MA y ARMA

  10. Modelo de ARIMA y autoARIMA

  11. Modelo de SARIMA y auto SARIMA

  12. Ejercicio aplicado. ARIMA y SARIMA

指導項目工作原理

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

常見問題

常見問題

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