 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
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坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。 |
| 上课时间和地点 |
开课地址：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】：佳源大厦【成都分部】：领馆区1号【沈阳分部】：沈阳理工大学【郑州分部】：锦华大厦【石家庄分部】：瑞景大厦【北京分部】：北京中山学院 【南京分部】：金港大厦
最新开班 (连续班 、周末班、晚班）：2024年11月18日 |
| 实验设备 |
☆资深工程师授课
☆注重质量
☆边讲边练
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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掌握如何使用Python进行时间序列分析与建模工作
适用人群
机器学习，数据分析方向的同学们
课程简介
课程以Python为核心工具，使用Pandas库进行时间序列的预处理与分析。详解时间序列中最常用模型ARIMA原理以及其参数选择。对时间序列平稳性以及模型评估方法展开分析讨论，基于真实数据集进行时间序列建模与分析实战！
第1章Pandas时间序列处理
1-1课程简介
1-2Pandas生成时间序列数据
1-3Pandas数据重采样
1-4Pandas滑动窗口
第2章ARIMA模型
2-1数据平稳性与差分法
2-2ARIMA模型原理
2-3相关函数评估方法
2-4建立ARIMA模型
2-5参数选择
第3章fbprophet时间序列预测
3-1fbprophet股价预测任务概述
3-2时间序列分析
3-3fbprophet时间预测实例
3-4亚马逊股价趋势预测
3-5突变点调参
第4章案例实战
4-1股票预测案例
4-2使用tsfresh建立分类模型
4-3维基百科词条EDA
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