8 بهترین + دوره های تجزیه و تحلیل سری زمانی آزاد [2022 دسامبر] [به روز شده]

پس از انجام تحقیقات عمیق ، تیم 30+ متخصص ما این لیست از بهترین دوره های تجزیه و تحلیل سری زمانی ، کلاس ها ، آموزش ها ، آموزش ها و برنامه های صدور گواهینامه را برای سال 2022 جمع آوری کرده است. این لیست شامل هر دو دوره رایگان و پرداخت شده برای کمک به شما در یادگیری تجزیه و تحلیل سری زمانی است. همچنین ، برای مبتدیان ، واسطه ها و همچنین متخصصان ایده آل است. بهترین دوره های علوم داده ما را بررسی کنید.

8 بهترین + دوره ها و کلاس های تجزیه و تحلیل سری زمانی آزاد [2022 دسامبر]

1. پیش بینی سری زمانی (UDacity)

افرادی که به دنبال یک دوره رایگان برای شروع سفر خود در تجزیه و تحلیل سری زمانی هستند می توانند از این برنامه رایگان ارائه شده توسط Udacity کمک کنند. در این دوره ، شما به دانش بنیادی ساختمان و استفاده از مدل های پیش بینی سری زمانی در زمینه های مختلف تجاری هدایت می شوید. علاوه بر این ، شما مؤلفه های مهم داده های سری زمانی و مدل های پیش بینی و نحوه استفاده از مدلهای متوسط خودگردان ، یکپارچه و متحرک را برای ایجاد پیش بینی می آموزید. این دوره توسط تونی موسی طراحی شده است ، که همچنین برنامه های پیشرفته دیگری را در رابطه با تجزیه و تحلیل سری زمانی ارائه می دهد ، مانند معرفی برنامه نویسی برای تجزیه و تحلیل سری زمانی. بهترین دوره های GIS ما را بررسی کنید.

نکات برجسته -

- با انواع روشهای ساده پیش بینی آشنا شوید و بدانید که چه ویژگی هایی در حالی که دانش روندها و الگوهای چرخه ای را کسب می کنید ، یک سری زمانی را به یک سری زمانی تبدیل می کند.

- نحوه توسعه و استفاده از مدل های ETS را برای پیش بینی و نحوه استفاده از توطئه های تجزیه برای تجسم داده های سری زمانی بیاموزید.

- بینش ارزشمند در مورد تجزیه و تحلیل سری زمانی با محتوای یادگیری غنی ، آزمونهای تعاملی ، فیلم های مربی ، تکالیف درجه بندی شده و موارد دیگر کسب کنید.

- قادر به تفسیر نتایج مدل سری زمانی در حالی که از نمونه های نگهدارنده برای مقایسه مدل های پیش بینی استفاده می کنید.

مدت زمان: 3 هفته

امتیاز: 4. 5 از 5

2. تجزیه و تحلیل سری زمانی عملی توسط SUNY Online (Coursera)

این یک دوره دستی است که برای افرادی که دارای برخی از صلاحیت های فنی هستند و می خواهند مهارت های خود را در ارائه و تجزیه و تحلیل در سری زمانی بهبود بخشند ، در نظر گرفته شده است. در این دوره ، به مجموعه داده هایی که نشان دهنده اطلاعات پی در پی مانند قیمت سهام ، فعالیت Sunspot ، بارندگی سالانه ، ارزش محصولات کشاورزی و موارد دیگر است ، می پردازید. این دوره توسط مربیان حرفه ای دانشگاه ایالتی نیویورک تهیه شده است که در طول برنامه به شما کمک می کند تا به شما در یادگیری مفاهیم پیشرفته تجزیه و تحلیل سری زمانی کمک کند. پس از اتمام دوره ، شما همچنین می توانید گواهی تکمیل را دریافت کنید که می تواند با کارفرمایان به اشتراک گذاشته شود تا مهارت های خود را به نمایش بگذارد.

نکات برجسته -

- به چندین مدل ریاضی نگاهی بیندازید که به شما در درک فرآیندهای تولید این نوع داده ها کمک می کند.

- با بازنمودهای گرافیکی بینش داده ها را بدست آورید و یاد بگیرید که چگونه می توانید پیش بینی هایی را انجام دهید که دانش چیزهای هوشمندانه ای را که ممکن است در آینده به آنها نیاز داشته باشید ، ارائه می دهد.

- آموزش های ویدیویی را در این دوره که از مطالب نوشتاری پشتیبانی می کند ، پیدا کنید و با آزمونها کار کنید تا بر موضوعات مهم تأکید کنید.

- در پایان دوره با مدل Sarima آشنا شوید که می تواند برای پیش بینی در مجموعه داده های مختلفی قرار گیرد.

مدت زمان: 26 ساعت

امتیاز: 4. 6 از 5

بررسی: من فکر می کنم در هفته گذشته ، یعنی هفته 6 ، در اولین مسابقه ، به پشتیبانی نیاز دارم. من پاسخ هایی را در مورد نحوه مشتق آنها نمی فهمم ، اما من با تکرار مسابقه توانستم جواب ها را دریافت کنم.- DP.

3. تجزیه و تحلیل سری زمانی در R (DataCamp)

یک دوره تعاملی ، که توسط برخی از بهترین مربیان DataCamp طراحی شده است تا به شما در آشنایی با برخی از مفاهیم و تکنیک های تجزیه و تحلیل سری زمانی اصلی کمک کند. پنج فصل در این دوره حضور دارد که از جمله دوره اول که من کاملاً آزاد هستم بدون هیچ گونه هزینه ای ثبت نام کنم. در این ماژول ، شما در مورد تجزیه و تحلیل همبستگی و عملکرد همبستگی ، اتوروژن و برخی مباحث اساسی دیگر مطالعه خواهید کرد. این کلاس ها با چندین سخنرانی ویدیویی ، آزمونها ، پرسشنامه ها ، تکالیف درجه بندی شده و بسیاری از موارد دیگر درج شده اند تا به شما در رسیدن به هسته تجزیه و تحلیل سری زمانی کمک کنند. علاوه بر این ، از زبان R در طول دوره استفاده و پیاده سازی می کند.

نکات برجسته -

- بینش در مورد نحوه سازماندهی و تجسم داده های سری زمانی در R و یادگیری نحوه ساده سازی فرضیاتی که به طور گسترده در تجزیه و تحلیل سری زمانی استفاده می شود ، دریافت کنید.

- در مورد مدل سر و صدای سفید ، مدل پیاده روی تصادفی و تعریف فرآیندهای ثابت ضمن انجام برخی از لکه بینی ها ، بیاموزید.

- کارکردهای همبستگی را کشف کنید و برای تخمین و تجسم همبستگی های داده های سری زمانی ، عمل کنید.

- در مورد مدل متوسط حرکت ساده و چندین ویژگی اصلی آن در حالی که مدل MA را در R. تخمین می زنید بدانید

مدت زمان: 4 ساعت

امتیاز: 4. 6 از 5

نقد و بررسی: من از سایت های دیگر استفاده کرده ام ، اما DataCamp یکی از مواردی است که من با آن گیر کرده ام. "- دیوون ادواردز جوزف.

4. دنباله ، سری زمانی و پیش بینی توسط deepleaing. ai (Coursera)

به ویژه برای توسعه دهندگان نرم افزاری که می خواهند یاد بگیرند الگوریتم های مقیاس پذیر AI را یاد بگیرند ، این دوره به شما کمک می کند تا نحوه استفاده از ابزارها برای ساخت آنها را دستگیر کنید. یک برنامه تخصصی با نکات و ترفندهای مختلفی برای کمک به شما در یادگیری بهترین شیوه های استفاده از TensorFlow است. در این برنامه چهار سری ، شما یاد می گیرید که چگونه مدل های سری زمانی Ion Tensorflow را بسازید ، و چگونه می توانید بهترین شیوه ها را برای تهیه داده های سری زمانی اجرا کنید. این برنامه توسط لورنس مورونی ، که یک توسعه دهنده و مربی حرفه ای هوش مصنوعی است ، به پایان می رسد. علاوه بر این ، مربیان دیگری نیز با هر دوره در برنامه شرکت می کنند. نگاهی به درمان بهترین دوره های یادگیری ماشین بیندازید.

نکات برجسته -

-مهمترین و اساسی ترین اصول یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای اجرای آنها در پروژه های زندگی واقعی بیاموزید.

-برای پیش بینی چندین روش استفاده از RNNS و Convnets 1D را کشف کنید ، و نحوه استفاده از هر آنچه را که آموخته اید برای یک مدل پیش بینی SunSpot با داده های دنیای واقعی استفاده کنید.

-یاد بگیرید که چگونه از TensorFlow برای اجرای اصول AI و ML برای ساخت و استفاده از مدل های مقیاس پذیر برای مشکلات دنیای واقعی استفاده کنید.

- درک بهتری از نحوه عملکرد شبکه های عصبی و درگیر کردن خود در برنامه تخصصی یادگیری عمیق ایجاد کنید.

مدت زمان: 13 ساعت

امتیاز: 4. 6 از 5

بررسی: یادگیری از چنین متخصصان عالی در این زمینه و درک کاملی از تمام مفاهیم درگیر و همچنین درک کاملی از مهارت های برنامه نویسی ، یک تجربه شگفت انگیز بود.- یا.

5. پایتون برای تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی (UDEMY)

این یکی از بهترین دوره های آنلاین در مورد پایتون برای تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی است که برای کمک به شما در یادگیری نحوه استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون برای تجزیه و تحلیل سری زمانی ایجاد شده است. این همه چیزهایی را که باید بدانید برای استفاده از پایتون برای پیش بینی داده های سری زمانی و پیش بینی نقاط داده جدید به شما ارائه می دهد. مربی دوره ، خوزه پورتیلا ، شما را از طریق یک رویکرد پایدار که با اصول اولیه آغاز می شود ، انجام می دهد و سپس به کار با پاندا حرکت می کند. در طول جلسات ، مربی برای ارائه کمک های اضافی با شما مستقیماً در تماس خواهد بود. ممکن است بخواهید لیست ما از بهترین دوره های علوم داده پایتون را بررسی کنید.

نکات برجسته -

- از ابتدا با یادگیری نحوه کار با و دستکاری داده ها با استفاده از کتابخانه های Numpy و Pandas با پایتون شروع کنید.

-با یادگیری نحوه ایجاد تجسم با کتابخانه پاندا و نحوه کار با داده های مهر و موم شده با پاندا و پایتون ، به فرآیند کار پاندا عمیق تر شوید.

- مدل های پیش بینی کلی سری های زمانی ، مانند ایجاد همبستگی و نمودارهای همبستگی جزئی را بپوشانید و یاد بگیرید که چگونه می توان آنها را در رابطه با مدل های قدرتمند مبتنی بر Arima استفاده کرد.

- همراه با کتابخانه پیامبر فیس بوک ، که استفاده از آن برای پیش بینی در آینده با سری داده های زمان ساده است.

مدت زمان: 15-16 ساعت

امتیاز: 4. 7 از 5

بررسی: دوره تجزیه و تحلیل سری زمانی به خوبی ساختار یافته است. سخنرانی های خوزه مانند آب جریان می یابد. من پوشش بسیار خوبی از مباحث سری زمانی داشتم. یادگیری عمیق و کتابخانه پیامبر نیز گنجانده شده است. پاداش چند متغیره یک مزیت بود. بسیار متشکرم ، خوزه.- Ajitkumar poolathodiyil.

6. تجزیه و تحلیل سری زمانی کامل با پایتون (Udemy)

این دوره به عنوان یک راهنمای جامع برای کمک به شما در یادگیری تجزیه و تحلیل سری زمانی با پایتون و در عین حال همه جنبه های تجزیه و تحلیل داده های زمانی کار می کند. با استفاده از کلاس ها ، شما را از طریق شیرجه عمیق به ویژگی های علوم داده با R سوق می دهد و درک بهتری از چندین مفهوم علوم داده را در اختیار شما قرار می دهد. علاوه بر این ، شما همچنین با بسته های قدرتمند مبتنی بر پایتون برای تجزیه و تحلیل سری زمانی ، تکنیک های متداول ، روش های تجسم و تکنیک های یادگیری عمیق آشنا خواهید شد. این دوره توسط مینروا سینگ ، که فارغ التحصیل دانشگاه آکسفورد در MPHIL است ، ساخته شده است. او در کل کلاس ها به شما کمک می کند تا به شما در درک پیچیدگی یادگیری عمیق کمک کند.

نکات برجسته -

- یک دوره کاربردی که برای کمک به شما در داده های سری زمانی در پایتون ایجاد شده است تا بتوانید در تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی مهارت پیدا کنید.

-یاد بگیرید که چگونه از تکنیک های علوم داده پایتون برای داده های زندگی واقعی استفاده کنید و بتوانید داده های سری زمانی را بخوانید ، پیش پردازش و تجسم کنید.

-نحوه اجرای تکنیک های پردازش و تجسم استاندارد برای داده های سری زمانی در پایتون و نحوه استفاده از بسته های مبتنی بر پایتون را بیاموزید.

- پس از پایان دوره ، شما قادر خواهید بود برای پیش بینی ارزش های آینده از رگرسیون یادگیری ماشین استفاده کنید.

مدت زمان: 4-5 ساعت

امتیاز: 4. 3 از 5

نقد و بررسی: وای ، بالاخره !! من در مدت زمان کوتاهی چیزهای زیادی آموخته ام ، بسیار جالب و مفید. من به یادگیری چیزهای بیشتری درباره سریال های زمانی با پایتون ادامه خواهم داد ، من واقعاً آن را دوست دارم و امیدوارم که یک کار مرتبط پیدا کنم.- نصی الدین شاه.

7. تجزیه و تحلیل سری زمانی (MIT Open Courseware)

این دوره که توسط دانشکده ماهر دانشگاه MIT طراحی شده است ، نظریه و کاربرد روشهای سری زمانی را در اقتصاد سنجی بررسی می کند. این کاملاً بر توسعه مهارتهای مورد نظر که برای انجام تحقیقات تجربی در زمینه هایی که با مجموعه داده های سری زمانی کار می کنند ، متمرکز شده است. در این پیشرفت ، شما برای برآورد و ارزیابی کیفیت داده های سری زمانی مدل های اقتصادی به تکنیک ها و رسیدهای مختلفی مجهز خواهید شد. علاوه بر این ، برای درک پیچیدگی تجزیه و تحلیل سری های زمانی ، به شما سخنرانی های ویدیویی دیگری ، منابع قابل بارگیری ، آزمونها ، جلسات تمرین و پروژه های دنیای واقعی ارائه می شود. فراموش نکنید که بهترین دوره های یادگیری عمیق ما را بررسی کنید.

نکات برجسته -

-موضوعات مختلف را در طول کلاس ها یاد بگیرید ، مانند لوازم التحریر تک متغیره و مدلهای غیر ثابت ، روشهای دامنه فرکانس ، مدل های تخمین و استنباط در سری های زمانی مداوم و استراحت ساختاری.

- از تکنیک های منحصر به فرد تجزیه و تحلیل و فرضیه های مدلهای تعادل عمومی تصادفی پویا ، رویکرد بیزی و روشهای شبیه سازی شده لحظه ها مطلع شوید.

- محدودیت ها و مشکلات سبک های مختلف و اصلاحات احتمالی آنها را با توجه ویژه به این مباحث درک کنید.

- خود را در فعالیت های مختلف و امتحان نهایی ثبت نام کنید تا گواهینامه تکمیل شده توسط MIT را بدست آورید.

مدت زمان: 4-5 ساعت

امتیاز: 4. 4 از 5

8. پیش بینی و تجزیه و تحلیل سری زمانی در Tableau (Udemy)

این دوره که توسط مربیان حرفه ای آموزش R-tutorials تهیه شده است ، به شما کمک می کند تا نحوه استفاده از Tableau را برای کار با سری های زمانی ، تولید پیش بینی ها و اضافه کردن عملکرد R برای تقویت تابلو ، یاد بگیرید و درک کنید. شما با معرفی کلی Tableau و سری های زمانی شروع می کنید و سپس به یادگیری میانگین های متحرک ، که به طور گسترده در تجزیه و تحلیل سری زمانی استفاده می شود ، حرکت می کنید. مربی دوره به شما در تمام جلسات کمک می کند تا به شما نشان دهد که چگونه می توانید نتایج حاصل از آن را بخوانید و چگونه می توانید تنظیمات پیش بینی را به صورت دستی اصلاح کنید.

نکات برجسته -

- یک برنامه جامع یادگیری که برای درک استفاده از Tableau برای تجزیه و تحلیل سری زمانی نیازی به مهارت های قبلی در R ندارد.

-یاد بگیرید که چگونه سری های زمانی را در Tableau تجسم کنید ، از توابع خاص Tableau از سری زمان استفاده کنید ، محاسبات را با داده های سری زمانی در Tableau مانند محاسبات SMA و غیره انجام دهید.

- یاد بگیرید که از ابزارهای پیش بینی Tableau برای مدل های هموار سازی نمایی استفاده کنید و قادر به ادغام R در Tableau برای بهبود قابلیت های پیش بینی باشید.

- در پایان دفترچه ، شما قادر خواهید بود تا داده ها را به Tableau برسانید و خود را در رابط قرار دهید.

مدت زمان: 3-4 ساعت

امتیاز: 4. 3 از 5

بررسی: صدا/ تلفظ مشخص نیست. علاوه بر این ، به نظر می رسد توضیحات نظری تر است. مثال مناسب باید نشان داده شود تا تفاوت بین متغیرهای گسسته و مداوم را درک کند.- اودیان روی.

بنابراین این بهترین دوره های تجزیه و تحلیل سری زمانی ، کلاس ها ، آموزش ها ، برنامه های آموزش و گواهینامه ها به صورت آنلاین بود. امیدواریم که دوره ای پیدا کنید که به شما در رسیدن به اهداف یادگیری خود کمک کند. ما برای شما آرزوی یادگیری شاد داریم!

دیجیتال

در DigitalDefynd ، ما به شما کمک می کنیم بهترین دوره ها ، گواهینامه ها و آموزش ها را بصورت آنلاین پیدا کنید. صدها نفر از متخصصان برای دستیابی به این توصیه ها بر اساس چندین دهه تجربه جمعی جمع می شوند. تاکنون ما 4 میلیون+ زبان آموزان راضی و شمارش خدمت کرده ایم.