【Udemy中英字幕】Time Series Analysis, Forecasting, and Machine Learning

时间序列分析、预测和机器学习

Python for LSTMs, ARIMA, Deep Learning, AI, Support Vector Regression, +更多应用于时间序列预测

讲师：Lazy Programmer Team

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你将会学到的

• ETS 和指数平滑模型
• Holt 的线性趋势模型和 Holt-Winters
• 自回归和移动平均模型 (ARIMA)
• 季节性 ARIMA (SARIMA) 和 SARIMAX
• 自动 ARIMA
• statsmodels Python 库
• pmdarima Python 库
• 用于时间序列预测的机器学习
• 用于时间序列预测的深度学习（ANN、CNN、RNN 和 LSTM）
• 用于预测股票价格和回报的 Tensorflow 2
• 矢量自回归 (VAR) 和矢量移动平均 (VMA) 模型 (VARMA)
• AWS Forecast（亚马逊的时间序列预测服务）
• FB Prophet（Facebook的时间序列库）
• 金融时间序列的建模和预测
• GARCH（波动率建模）

要求

• 体面的Python编码技能
• Numpy、Matplotlib、Pandas 和 Scipy（我免费教这些！我给社区的礼物）
• 矩阵运算
• 可能性

说明

大家好！

欢迎使用 Python 进行时间序列分析、预测和机器学习。

近年来，时间序列分析已成为一个特别重要的领域。

• 随着通货膨胀率上升，许多人转向股票市场和加密货币，以确保他们的储蓄不会失去价值。
• COVID-19 向我们展示了预测如何成为推动公共卫生决策的重要工具。
• 企业变得越来越高效，可以提前预测库存和运营需求。

让我开门见山。这不是一般的时间序列分析课程。本课程涵盖现代发展，例如深度学习、时间序列分类（可以从智能手机数据驱动用户洞察，或从大脑电活动中读取您的想法）等。

我们将介绍以下技术：

• ETS 和指数平滑
• 霍尔特的线性趋势模型
• 霍尔特-温特斯模型
• ARIMA、SARIMA、SARIMAX 和自动 ARIMA
• ACF 和 PACF
• 矢量自回归和移动平均模型（VAR、VMA、VARMA）
• 机器学习模型（包括逻辑回归、支持向量机和随机森林）
• 深度学习模型（人工神经网络、卷积神经网络和循环神经网络）
• 用于时间序列预测的 GRU 和 LSTM

我们将涵盖以下应用：

• 销售数据的时间序列预测
• 股票价格和股票收益的时间序列预测
• 智能手机数据的时间序列分类以预测用户行为

课程的 VIP 版本将涵盖更多令人兴奋的主题，例如：

• AWS Forecast（亚马逊最先进的低代码预测 API）
• GARCH（金融波动模型）
• FB Prophet（Facebook的时间序列库）

你还在等什么？立即注册以获得终身访问权限、可以在 LinkedIn 个人资料上炫耀的结业证书，以及使用最新时间序列分析技术的技能，这是您在其他任何地方都学不到的。

感谢阅读，我们课堂见！

独特的功能

• 每行代码都有详细解释 – 如果您不同意，请随时给我发电子邮件
• 不会像其他课程那样浪费时间在键盘上“打字”——老实说，没有人能在短短 20 分钟内从头开始真正编写出值得学习的代码
• 不惧怕大学水平的数学——了解其他课程遗漏的有关算法的重要细节

此课程面向哪些人：

• 任何喜欢或想了解时间序列分析的人
• 希望在金融、时间序列分析或数据科学领域发展职业的学生和专业人士