 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
開課地址：【上?！客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】：佳源大廈【成都分部】：領館區1號【沈陽分部】：沈陽理工大學【鄭州分部】：錦華大廈【石家莊分部】：瑞景大廈【北京分部】：北京中山學院 【南京分部】：金港大廈
最新開班 (連續班 、周末班、晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
☆資深工程師授課
☆注重質量
☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。 |
課程大綱 |
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掌握如何使用Python進行時間序列分析與建模工作
適用人群
機器學習，數據分析方向的同學們
課程簡介
課程以Python為核心工具，使用Pandas庫進行時間序列的預處理與分析。詳解時間序列中最常用模型ARIMA原理以及其參數選擇。對時間序列平穩性以及模型評估方法展開分析討論，基于真實數據集進行時間序列建模與分析實戰！
第1章Pandas時間序列處理
1-1課程簡介
1-2Pandas生成時間序列數據
1-3Pandas數據重采樣
1-4Pandas滑動窗口
第2章ARIMA模型
2-1數據平穩性與差分法
2-2ARIMA模型原理
2-3相關函數評估方法
2-4建立ARIMA模型
2-5參數選擇
第3章fbprophet時間序列預測
3-1fbprophet股價預測任務概述
3-2時間序列分析
3-3fbprophet時間預測實例
3-4亞馬遜股價趨勢預測
3-5突變點調參
第4章案例實戰
4-1股票預測案例
4-2使用tsfresh建立分類模型
4-3維基百科詞條EDA
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