Bienvenue à Practical Time Series Analysis ! Beaucoup d'entre nous sont des analystes de données "accidentels". Nous avons suivi une formation en sciences, en commerce ou en ingénierie, puis nous nous sommes retrouvés confrontés à des données pour lesquelles nous n'avions pas reçu de formation analytique formelle. Ce cours est conçu pour les personnes ayant quelques compétences techniques et qui souhaitent plus qu'une approche de type "livre de cuisine", mais qui ont toujours besoin de se concentrer sur les types de présentation et d'analyse de routine qui permettent d'approfondir la compréhension de nos sujets professionnels.
Analyse pratique des séries temporelles
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.6
(1,683 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
Env. 25 heures
Apprenez à votre propre rythme
90%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Prévision des séries temporelles
- Catégorie : Séries chronologiques
- Catégorie : Modèles de séries temporelles
Détails à connaître
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Évaluations
19 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 6 modules dans ce cours
Au cours de cette première semaine, nous vous montrons comment télécharger et installer R sur Windows et Mac. Nous passons en revue les bases des statistiques inférentielles et descriptives dont vous aurez besoin pendant le cours.
Inclus
12 vidéos4 lectures2 devoirs3 laboratoires non notés
Cette semaine, nous commençons à explorer et à visualiser les séries temporelles disponibles sous forme d'ensembles de données acquises. Nous faisons également nos premiers pas dans le développement des modèles mathématiques nécessaires à l'analyse des données de séries temporelles.
Inclus
10 vidéos1 lecture3 devoirs1 laboratoire non noté
Au cours de la semaine 3, nous avons introduit quelques notions importantes dans l'analyse des séries temporelles : Stationnarité, opérateur de décalage arrière, inversion et dualité. Nous commençons à explorer les processus autorégressifs et les équations de Yule-Walker.
Inclus
13 vidéos7 lectures4 devoirs
Cette semaine, l'autocorrélation partielle est introduite. Nous travaillons davantage sur les équations de Yule-Walker et appliquons ce que nous avons appris jusqu'à présent à quelques ensembles de données du monde réel.
Inclus
8 vidéos3 lectures3 devoirs4 laboratoires non notés
Au cours de la semaine 5, nous commencerons à travailler avec le critère d'information d'Akaike comme outil pour évaluer nos modèles, nous introduirons des modèles mixtes tels que ARMA, ARIMA et nous modéliserons quelques ensembles de données du monde réel.
Inclus
7 vidéos6 lectures4 devoirs2 laboratoires non notés
Dans la dernière semaine de notre cours, un autre modèle est introduit : SARIMA. Nous adaptons les modèles SARIMA à différents ensembles de données et commençons à faire des prévisions.
Inclus
10 vidéos6 lectures3 devoirs2 laboratoires non notés
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.6 (381 évaluations)
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Probabilités et Statistiques
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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.
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’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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