Éditeur : Académie Start-Tech

Prix : 109 $

Durée du cours : 13 heures

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Langue du cours : Anglais

La description

Vous cherchez un complet cours sur la prévision des séries chronologiques piloter les décisions commerciales impliquant les calendriers de production, la gestion des stocks, la planification de la main-d’œuvre et de nombreuses autres parties de l’entreprise

Vous avez trouvé le bon cours d’analyse et de prévision de séries chronologiques. Ce cours vous apprend tout ce que vous devez savoir sur les différents modèles de prévision et comment implémenter ces modèles en Python.

Après avoir terminé ce cours vous pourrez:

• Mettre en œuvre des modèles de prévision de séries chronologiques tels que la régression automatique, la moyenne mobile, ARIMA, SARIMA, etc.

• Mettre en œuvre des modèles de prévision multivariés basés sur la régression linéaire et les réseaux de neurones.

• Pratiquer, discuter et comprendre en toute confiance les différents modèles de prévision utilisés par les organisations

Comment ce cours vous aidera-t-il?

UNE Certificat d’achèvement vérifiable est présenté à tous les étudiants qui entreprennent ce cours Marketing Analytics: Modèles de prévision avec Excel.

Si vous êtes un chef d’entreprise ou un cadre, ou un étudiant qui veut apprendre et appliquer des modèles de prévision dans des problèmes commerciaux réels, ce cours vous donnera une base solide en vous enseignant les modèles de prévision les plus populaires et comment les mettre en œuvre.

Pourquoi devriez-vous choisir ce cours?

Nous croyons en l’enseignement par l’exemple. Ce cours ne fait pas exception. L’objectif principal de chaque section est de vous enseigner les concepts à travers des exemples de procédures. Chaque section comprend les composants suivants:

• Concepts théoriques et cas d’utilisation de différents modèles de prévision

• Instructions étape par étape sur la mise en œuvre de modèles de prévision en Python

• Fichiers de code téléchargeables contenant les données et les solutions utilisées dans chaque conférence

• Notes de cours et devoirs réviser et mettre en pratique les concepts

Les cours pratiques où nous créons le modèle pour chacune de ces stratégies sont quelque chose qui différencie ce cours de tout autre cours disponible en ligne.

Qu’est-ce qui nous rend qualifiés pour vous enseigner?

Le cours est dispensé par Abhishek et Pukhraj. En tant que responsables de la société de conseil Global Analytics, nous avons aidé les entreprises à résoudre leurs problèmes commerciaux à l’aide d’Analytics et nous avons utilisé notre expérience pour inclure les aspects pratiques du marketing et de l’analyse de données dans ce cours.

Nous sommes également les créateurs de certains des cours en ligne les plus populaires – avec plus de 170 000 inscriptions et des milliers de critiques 5 étoiles comme celles-ci:

C’est très bien, j’adore le fait que toutes les explications données puissent être comprises par un profane – Joshua

Merci Auteur pour ce merveilleux cours. Vous êtes le meilleur et ce cours vaut n’importe quel prix. – Marguerite

Notre promesse

Enseigner à nos étudiants est notre métier et nous y sommes attachés. Si vous avez des questions sur le contenu du cours, la feuille de pratique ou tout ce qui concerne un sujet, vous pouvez toujours poster une question dans le cours ou nous envoyer un message direct.

Téléchargez des fichiers d’entraînement, prenez des quiz et terminez des devoirs

Avec chaque conférence, il y a notes de cours attaché pour que vous suiviez. Vous pouvez également prendre quiz pour vérifier votre compréhension des concepts. Chaque section contient un mission de pratique pour que vous mettiez en pratique votre apprentissage.

Que couvre ce cours?

Comprendre comment les ventes futures changeront est l’une des informations clés dont le gestionnaire a besoin pour prendre des décisions basées sur les données. Dans ce cours, nous explorerons comment on peut utiliser des modèles de prévision pour

Permettez-moi de vous donner un bref aperçu du cours

• Section 1 – Introduction

  Dans cette section, nous découvrirons la structure du cours

• Section 2 – Notions de base sur Python

  Cette section vous permet de démarrer avec Python.

  Cette section vous aidera à configurer l’environnement python et Jupyter sur votre système et vous apprendra

  vous comment effectuer certaines opérations de base en Python. Nous comprendrons l’importance de différentes bibliothèques telles que Numpy, Pandas & Seaborn.

• Section 3 – Principes de base des données de séries chronologiques

  Dans cette section, nous discuterons des principes de base des données de séries chronologiques, de l’application des prévisions de séries chronologiques et du processus standard suivi pour créer un modèle de prévision.

• Section 4 – Prétraitement des données de séries chronologiques

  Dans cette section, vous apprendrez à visualiser les séries chronologiques, à effectuer l’ingénierie des fonctionnalités, à rééchantillonner les données et divers autres outils pour analyser et préparer les données pour les modèles

• Section 5 – Préparer les données pour le modèle de régression

  Dans cette section, vous apprendrez quelles actions vous devez entreprendre étape par étape pour obtenir les données, puis les préparer pour l’analyse, ces étapes sont très importantes.

  Nous commençons par comprendre l’importance de la connaissance métier, puis nous verrons comment faire l’exploration des données. Nous apprenons à faire une analyse univariée et une analyse bivariée, puis nous abordons des sujets comme traitement des valeurs aberrantes et imputation de la valeur manquante.

• Section 6 – Prévision à l’aide du modèle de régression

  Cette section commence par une régression linéaire simple, puis couvre plusieurs régressions linéaires.Nous avons couvert la théorie de base derrière chaque concept sans être trop mathématique à ce sujet afin que vous compreniez d’où vient le concept et comment il est important. Mais même si vous ne le comprenez pas, tout ira bien tant que vous apprendrez à exécuter et à interpréter le résultat comme enseigné dans les conférences pratiques.

  Nous examinons également comment quantifier la précision des modèles, quelle est la signification de la statistique F, comment les variables catégorielles du jeu de données de variables indépendantes sont interprétées dans les résultats.

• Section 7 – Concepts théoriques

  Cette partie vous donnera une solide compréhension des concepts impliqués dans les réseaux de neurones.

  Dans cette section, vous découvrirez les cellules individuelles ou les perceptrons et comment les perceptrons sont empilés pour créer une architecture réseau. Une fois l’architecture définie, nous comprenons l’algorithme de descente de gradient pour trouver les minima d’une fonction et apprendre comment cela est utilisé pour optimiser notre modèle de réseau.

• Section 8 – Création d’un modèle ANN de régression et de classification en Python

  Dans cette partie, vous apprendrez à créer des modèles ANN en Python.

  Nous allons commencer cette section en créant un modèle ANN à l’aide de l’API séquentielle pour résoudre un problème de classification. Nous apprenons à définir l’architecture réseau, à configurer le modèle et à former le modèle. Ensuite, nous évaluons les performances de notre modèle formé et les utilisons pour prédire de nouvelles données. Nous résolvons également un problème de régression dans lequel nous essayons de prédire les prix des logements dans un endroit. Nous verrons également comment créer des architectures ANN complexes en utilisant une API fonctionnelle. Enfin, nous apprenons comment enregistrer et restaurer des modèles.

Je suis assez confiant que le cours vous donnera les connaissances et les compétences nécessaires pour voir immédiatement les avantages pratiques dans votre lieu de travail.

Allez-y et cliquez sur le bouton d’inscription, et je vous verrai dans la leçon 1

À votre santé

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