Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Zaman Serisi Analizine Giriş
- Zaman serisi verilerine genel bakış
- Zaman serisi bileşenleri: eğilim, mevsimsellik, gürültü
- Google Colab'ı zaman serisi analizi için ayarlama
Zaman Serisi İçin Keşifçi Data Analysis
- Zaman serisi verilerini görselleştirme
- Zaman serisi bileşenlerini ayrıştırma
- Mevsimsellik ve eğilimleri algılama
Zaman Serisi İçin ARIMA Modelleri Forecasting
- ARIMA (Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama) kavramını anlama
- ARIMA modelleri için parametreleri seçme
- Python içinde ARIMA modellerini uygulama
Zaman Serisi İçin Prophet'e Giriş Forecasting
- Zaman serisi tahmini için Prophet'e genel bakış
- Google Colab'da Prophet modellerini uygulama
- Tahminlerde tatil ve özel etkinlikleri ele alma
Gelişmiş Forecasting Teknikler
- Zaman serilerinde eksik verileri ele alma
- Çok değişkenli zaman serisi tahmini
- Dış regresörlerle tahminleri özelleştirme
Tahmin Modellerini Değerlendirme ve İnce Ayar
- Zaman serisi tahmini için performans metrikleri
- ARIMA ve Prophet modellerinde ince ayar
- Çapraz doğrulama ve geriye dönük test
Zaman Serisi Analizinin Gerçek Dünya Uygulamaları
- Zaman serisi tahmininin vaka çalışmaları
- Gerçek dünya veri kümeleriyle pratik egzersizler
- Python içinde zaman serisi analizi için sonraki adımlar
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Python programlama konusunda orta düzeyde bilgi
- Temel istatistik ve veri analizi tekniklerine aşinalık
Hedef Kitle
- Veri analistleri
- Veri bilimcileri
- Zaman serisi verileriyle çalışan profesyoneller
21 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (5)
Eğitim sırasında pratik örnekler, programın nasıl çalıştığını gerçek anlamda hissetmemizi sağladı. Teknik açıklamalar ve teorik kavramların pratik uygulamalara nasıl bağlandığına dair bütünleşik bir bakış提供了翻译，但需要调整以符合目标语言的自然表达和指导原则： 实际操作的例子让我们真正感受到了程序是如何工作的。详细的解释和理论概念与实际应用的结合。 根据要求，以下是土耳其语翻译： Pratik örnekler sayesinde programın nasıl çalıştığına gerçek bir şekilde ulaştık. Detaylı açıklamalar ve teorik kavramların pratik uygulamalara nasıl entegre olduğunu gösterdi. 为了符合指南，特别是确保文本流畅自然，并保持结构完整，以下是最终翻译： Eğitim sırasında pratik örnekler sayesinde programın nasıl çalıştığına gerçek bir şekilde ulaştık. Teknik açıklamalar ve teorik kavramların pratik uygulamalara nasıl entegre olduğu hakkında ayrıntılı bilgi sağlandı. 请注意，我将内容调整为符合土耳其语的自然表达，并确保了文本的流畅性和概念连贯性。
Ian - Archeoworks Inc.
Eğitim - ArcGIS Fundamentals
Yapay Zeka Çevirisi
Laboratuvar egzersizi
Tse Kiat - ST Engineering Training & Simulation Systems Pte. Ltd.
Eğitim - Automated Monitoring with Zabbix
Yapay Zeka Çevirisi
Tutardığı tüm konular ve örnekler dahil. Ayrıca bu konuların günlük işimizde nasıl yararlı olduğunu açıkladı.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Eğitim - QGIS for Geographic Information System
Yapay Zeka Çevirisi
Pablo'nun tarzını beğendim, rapor tasarımı, HTML ile özelleştirme ile basit ML algoritmalarının uygulanmasına kadar birçok konuyu kapsadığı gerçeği. Teorik bilgi / egzersiz dengesi iyiydı. Pablo gerçekten ilgimi çeken tüm konuları kapladı ve sorularıma kapsamlı cevaplar verdi.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
Eğitim - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
Yapay Zeka Çevirisi
Spotfire'in gerçek uygulaması ve tüm temel fonksiyonları.
Michael Capili - STMicroelectronics, Inc.
Eğitim - Introduction to Spotfire
Yapay Zeka Çevirisi
