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Time Series Mastery: Forecasting with ETS, ARIMA, Python

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Time Series Mastery: Forecasting with ETS, ARIMA, Python

Diogo Resende

Dozent: Diogo Resende

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.6

(19 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 2 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

  • Apply the most widely used techniques, including Exponential Smoothing (ETS) and Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA).

  • Analyze real-world data to identify patterns and make accurate predictions.

  • Create advanced forecasting models using Python.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Time Series Data Analysis
  • Kategorie: Data Interpretation
  • Kategorie: Forecasting Techniques
  • Kategorie: ETS Modeling
  • Kategorie: ARIMA Modeling

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1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 1 Modul

In today's data-driven world, the ability to accurately forecast and predict future trends is crucial for businesses to stay ahead of the competition. Time series analysis is a powerful tool that allows organizations to unravel patterns and make informed decisions. This course provides a comprehensive introduction to time series analysis and forecasting. You will learn about the most widely used techniques, including Error-Trend-Seasonality (ETS), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), and advanced forecasting methods.

Das ist alles enthalten

16 Videos4 Lektüren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen

Dozent

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Diogo Resende
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Geprüft am 16. Okt. 2024

NE
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Geprüft am 12. Juni 2024

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