آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مفاهیم بنیادی سری‌های زمانی: درک اجزای اصلی سری‌های زمانی از جمله روند (Trend)، فصلی بودن (Seasonality) و نویز (Noise)، و همچنین مفاهیم مهمی مانند ایستایی (Stationarity) و خودهمبستگی (Autocorrelation).

• روش‌های پیش‌بینی کلاسیک: آشنایی با مدل‌های سنتی و پرکاربرد مانند میانگین متحرک (Moving Averages)، هموارسازی نمایی (Exponential Smoothing – ETS)، و خانواده مدل‌های ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) و SARIMA برای داده‌های فصلی.

• مدل‌های پیشرفته سری‌های زمانی: آموزش کار با مدل‌های نوین‌تر مانند Prophet (مدل فیسبوک) که به طور خاص برای داده‌های کسب‌وکار طراحی شده است، و مدل Theta.

• مهندسی ویژگی برای سری‌های زمانی: یادگیری تکنیک‌های ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های سری زمانی، مانند ویژگی‌های تاخیری (Lag Features)، آمار متحرک (Rolling Statistics)، و ویژگی‌های مرتبط با تاریخ و زمان.

• یادگیری ماشین برای سری‌های زمانی: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین سنتی مانند Random Forests و Gradient Boosting (XGBoost، LightGBM) و همچنین مدل‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)، LSTM (Long Short-Term Memory) و شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) که برای داده‌های توالی بهینه شده‌اند.

• ارزیابی و انتخاب مدل: درک معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی مانند MAE (Mean Absolute Error)، RMSE (Root Mean Squared Error) و MAPE (Mean Absolute Percentage Error) و نحوه انجام اعتبارسنجی متقابل مناسب برای سری‌های زمانی.

• کاربرد عملی با پایتون: استفاده عملی از کتابخانه‌های کلیدی پایتون شامل Pandas، NumPy، Scikit-learn، Statsmodels، Prophet و Keras/TensorFlow برای پیاده‌سازی تمام مدل‌ها و تکنیک‌های آموخته شده.

مزایای شرکت در این دوره

این دوره فراتر از آموزش صرف مفاهیم تئوری است؛ این یک تجربه یادگیری عملی است که شما را برای مواجهه با چالش‌های دنیای واقعی آماده می‌کند. مزایای اصلی این دوره عبارتند از:

• تسلط جامع: شما با طیف وسیعی از مدل‌ها و تکنیک‌های تحلیل سری‌های زمانی آشنا می‌شوید، از روش‌های کلاسیک گرفته تا جدیدترین رویکردهای یادگیری عمیق.

• مهارت‌های عملی و قابل اجرا: تمرکز دوره بر پیاده‌سازی عملی با پایتون، به شما امکان می‌دهد تا بلافاصله پس از اتمام دوره، مهارت‌های خود را در پروژه‌های واقعی به کار بگیرید.

• افزایش فرصت‌های شغلی: با تسلط بر تحلیل سری‌های زمانی و یادگیری ماشین، شما به یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها در حوزه علم داده و هوش مصنوعی دست خواهید یافت که دروازه‌های جدیدی را در مسیر شغلی شما می‌گشاید.

• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: توانایی پیش‌بینی دقیق، به شما کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌تر و هوشمندانه‌تری در کسب‌وکارها و پروژه‌های خود بگیرید.

• آموزش توسط متخصص: محتوای دوره توسط متخصصان این حوزه طراحی و ارائه شده است که تجربه عملی فراوانی در تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی دارند.

پیش‌نیازها

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• دانش پایه پایتون: آشنایی اولیه با سینتکس پایتون، متغیرها، حلقه‌ها، توابع و ساختارهای داده ضروری است.

• مفاهیم پایه آمار: درک اولیه از مفاهیمی مانند میانگین، واریانس، انحراف معیار و توزیع‌ها می‌تواند مفید باشد.

• آشنایی با کتابخانه‌های پایتون (توصیه شده): آشنایی قبلی با Pandas و NumPy برای کار با داده‌ها و آرایه‌های عددی توصیه می‌شود، هرچند مباحث اولیه مرور خواهند شد.

• تفکر تحلیلی: علاقه و توانایی حل مسئله و تفکر منطقی به شما در درک عمیق‌تر مفاهیم کمک شایانی می‌کند.

بخش‌های اصلی دوره و مثال‌های عملی

این دوره به صورت ساختاریافته طراحی شده تا شما را گام‌به‌گام از مباحث پایه تا پیشرفته هدایت کند:

• مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی: این بخش با تعریف سری‌های زمانی و اهمیت آن‌ها آغاز می‌شود. شما یاد می‌گیرید چگونه داده‌های سری زمانی را بارگذاری کرده، آن‌ها را بصری‌سازی کنید و به دنبال الگوهای اولیه در آن‌ها بگردید. مثال عملی: تحلیل داده‌های تاریخی فروش یک محصول برای شناسایی روند و فصلی بودن آن.

• تحلیل و آماده‌سازی داده‌های سری زمانی: در این بخش، تکنیک‌های مهم پیش‌پردازش داده مانند مدیریت مقادیر گم‌شده، هموارسازی داده‌ها، و تبدیل سری‌های زمانی به حالت ایستایی (که برای بسیاری از مدل‌ها ضروری است) آموزش داده می‌شود. نکته کلیدی: ایستایی سری‌های زمانی نقش مهمی در اعتبار پیش‌بینی‌های مدل‌های آماری دارد.

• مدل‌های آماری کلاسیک برای پیش‌بینی: این بخش به طور مفصل به مدل‌های پرکاربرد ARIMA و SARIMA می‌پردازد. شما با پارامترهای این مدل‌ها آشنا شده و نحوه انتخاب بهترین پارامترها (مانند P, D, Q) را با استفاده از توابع خودهمبستگی (ACF) و خودهمبستگی جزئی (PACF) یاد می‌گیرید. همچنین، مدل‌های هموارسازی نمایی (ETS) برای پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت بررسی می‌شوند. مثال عملی: پیش‌بینی میزان مصرف برق بر اساس داده‌های ماهانه با استفاده از مدل SARIMA.

• مدل‌های پیشرفته و کارآمد: مدل Prophet که توسط تیم داده‌کاوی فیسبوک توسعه یافته، به دلیل سادگی استفاده و نتایج قوی در پیش‌بینی داده‌های کسب‌وکار، مورد توجه قرار می‌گیرد. در این بخش، نحوه پیکربندی و استفاده از Prophet، شامل افزودن تعطیلات و رویدادهای خاص به مدل، آموزش داده می‌شود. مثال عملی: پیش‌بینی ترافیک وب‌سایت با لحاظ کردن تعطیلات رسمی و رویدادهای بازاریابی.

• یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای سری‌های زمانی: این بخش از دوره، نقطه عطف آن است. شما یاد می‌گیرید چگونه داده‌های سری زمانی را برای استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین سنتی (مانند XGBoost) آماده کنید و چگونه از ویژگی‌های مهندسی‌شده برای بهبود عملکرد مدل استفاده کنید. سپس، به مبحث یادگیری عمیق وارد می‌شوید و نحوه ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و به ویژه LSTMها را برای پیش‌بینی توالی‌ها بررسی می‌کنید. نکته کلیدی: LSTMها به دلیل توانایی‌شان در یادگیری وابستگی‌های بلندمدت، برای سری‌های زمانی بسیار قدرتمند هستند. مثال عملی: پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل LSTM با در نظر گرفتن نوسانات تاریخی.

• ارزیابی مدل و کاربردهای واقعی: آخرین بخش به ارزیابی دقیق مدل‌های ساخته شده می‌پردازد تا از اعتبار پیش‌بینی‌ها اطمینان حاصل شود. شما با معیارهای مختلف ارزیابی و چگونگی انتخاب بهترین مدل برای سناریوهای مختلف آشنا می‌شوید. این بخش همچنین شامل بررسی مطالعات موردی واقعی از صنایع مختلف است تا درک عمیق‌تری از چگونگی به‌کارگیری این تکنیک‌ها در دنیای واقعی پیدا کنید. مثال عملی: مقایسه عملکرد مدل‌های ARIMA، Prophet و LSTM در پیش‌بینی تقاضای محصول و انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارهای ارزیابی.