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LearnQuest

Demand Forecasting Using Time Series

Rajvir Dua
Neelesh Tiruviluamala

Instructeurs : Rajvir Dua

3 437 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
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niveau Intermédiaire

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9 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Building ARIMA models in Python to make demand predictions

  • Developing the framework for more advanced neural netowrks (such as LSTMs) by understanding autocorrelation and autoregressive models.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
  • Catégorie : Time Series
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Demand Forecasting

Détails à connaître

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Évaluations

5 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 4 modules dans ce cours

In this module, we'll get our feet wet with time series in Python. We'll start by getting familiar with where time series fits in to the machine learning landscape. Then, we'll learn about the main types of time series and their distinguishing factors, including period, frequency, and stationarity. After pausing to learn how to plot timeseries in Python, we'll explore the differences between seasonality and cyclicality.

Inclus

7 vidéos3 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

In this module, we'll dive into the ideas behind autocorrelation and independence. We'll start by digging into the math of correlation and how it can be used to characterize the relationship between two variables. Next, we'll define its relationship to independence and explain where these ideas can be used. Finally, we'll combine correlation with time series attributes, such as trend, seasonality, and stationarity to derive autocorrelation. We'll go through both some of the theory behind autocorrelation, and how to code it in Python.

Inclus

8 vidéos2 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

In this module, we'll start by reviewing some of the basic concepts behind linear regression. Then, we'll extend this knowledge to feed into lagged regression, an effective way to use regression techniques on time series. Once we have a solid foothold in basic and lagged regression, we'll explore modern methods such as ARIMA (autoregressive integrated moving average). All of this is building the framework for more advanced machine learning models such as LSTMs (long short-term memory network).

Inclus

4 vidéos1 lecture1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

In the final course project, we'll make demand predictions using ARIMA models.

Inclus

1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
3.0 (15 évaluations)
Rajvir Dua
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8 Cours15 469 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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SF
5

Révisé le 12 sept. 2022

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