نام محصول به انگلیسی | دانلود Forecasting Models and Time Series for Business in Python |
---|---|
نام محصول به فارسی | دانلود دوره مدلهای پیشبینی و سریهای زمانی تجاری با پایتون |
زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
نوع محصول | آموزش ویدیویی |
نحوه تحویل | به صورت دانلودی |
این دوره آموزشی دانلودی بوده و همراه با زیرنویس فارسی ارائه میگردد.
حداکثر تا ۲۴ ساعت پس از سفارش، لینک اختصاصی دوره برای شما ساخته و جهت دانلود ارسال خواهد شد.
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
مدلهای پیشبینی و سریهای زمانی تجاری با پایتون
در دنیای پرشتاب کسبوکار امروز، توانایی پیشبینی آینده و اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده، از اهمیت حیاتی برخوردار است. مدلهای پیشبینی و تحلیل سریهای زمانی ابزارهایی قدرتمند هستند که به شرکتها اجازه میدهند روندهای گذشته را تحلیل کرده و با دقت قابل قبولی، اتفاقات آتی را پیشبینی کنند؛ از جمله پیشبینی فروش، تقاضای مشتری، قیمت سهام، و بسیاری موارد دیگر. این دوره آموزشی جامع، شما را با مفاهیم بنیادی و تکنیکهای پیشرفته در زمینه سریهای زمانی و مدلسازی پیشبینی با استفاده از زبان پایتون آشنا میسازد. ما در این دوره، تمرکز ویژهای بر کاربردهای عملی در فضای کسبوکار خواهیم داشت تا مهارتهایی را بیاموزید که مستقیماً در دنیای واقعی قابل استفاده باشند.
آنچه در این دوره خواهید آموخت
این دوره به گونهای طراحی شده است که شما را از مفاهیم اولیه تا پیادهسازی مدلهای پیچیده، گام به گام همراهی کند. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:
- مفاهیم سریهای زمانی، اجزای آن (روند، فصلی بودن، نویز) و ویژگیهای اصلی دادههای سری زمانی را درک کنید.
- دادههای سری زمانی را با استفاده از کتابخانه Pandas در پایتون بارگذاری، دستکاری و تحلیل مقدماتی کنید.
- تکنیکهای پیشپردازش دادهها از جمله مدیریت مقادیر از دست رفته، نرمالسازی و تبدیلها (مانند تفاوتگیری) را برای آمادهسازی دادهها برای مدلسازی اعمال کنید.
- انواع مدلهای هموارسازی نمایی (Exponential Smoothing) از جمله SES, Holt و Holt-Winters را شناخته و با استفاده از کتابخانه Statsmodels پیادهسازی کنید.
- با مفاهیم و پیادهسازی مدلهای ARIMA و SARIMA، از جمله شناسایی پارامترهای p, d, q و آزمونهای ایستایی، به صورت عملی آشنا شوید.
- نحوه استفاده از مدل پیشبینی Prophet توسعه یافته توسط فیسبوک را برای سناریوهای تجاری مختلف بیاموزید.
- معیارهای ارزیابی مختلف مدلهای پیشبینی مانند MAE, MSE, RMSE, MAPE را درک کرده و برای سنجش عملکرد مدلهای خود به کار ببرید.
- تکنیکهای اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) مخصوص سریهای زمانی را برای اطمینان از اعتبار مدلهای خود اجرا کنید.
- پروژههای عملی و مطالعات موردی تجاری را با دادههای واقعی انجام داده و یک خط لوله کامل پیشبینی را از ابتدا تا انتها ایجاد کنید.
مزایای این دوره برای شما
این دوره صرفاً یک آموزش تئوری نیست؛ بلکه یک برنامه عملی برای تجهیز شما به مهارتهای حیاتی در حوزه علوم داده و هوش تجاری است:
- تصمیمگیری آگاهانه: با توانایی پیشبینی دقیق، کسبوکارها میتوانند تصمیمات بهتری در زمینههایی مانند مدیریت موجودی، برنامهریزی تولید، بودجهبندی و استراتژیهای بازاریابی اتخاذ کنند.
- افزایش ارزش در بازار کار: مهارت در سریهای زمانی و مدلسازی پیشبینی با پایتون، یکی از پرتقاضاترین مهارتها در نقشهای تحلیلگر داده، دانشمند داده و مهندس یادگیری ماشین است.
- تجربه عملی: با تمرکز بر مثالهای واقعی و پروژههای عملی، شما دانش نظری را به مهارتهای قابل اجرا در صنعت تبدیل خواهید کرد.
- تسلط بر ابزارهای پایتون: شما به طور عمیق با کتابخانههای کلیدی پایتون مانند Pandas, Statsmodels, Scikit-learn و Prophet آشنا خواهید شد که ستون فقرات تحلیل داده مدرن هستند.
- کسب مزیت رقابتی: این دوره به شما کمک میکند تا از رقبا پیشی گرفته و نقش مهمی در موفقیت سازمان خود ایفا کنید.
پیشنیازها
برای بهرهمندی حداکثری از این دوره، داشتن دانش اولیه زیر توصیه میشود:
- برنامهنویسی پایتون: آشنایی با مفاهیم پایه پایتون مانند متغیرها، انواع داده، حلقهها، توابع و ساختارهای داده (لیستها، دیکشنریها).
- مفاهیم مقدماتی آمار: درک اولیه از مفاهیم آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار مفید خواهد بود، اما ضروری نیست، زیرا مفاهیم لازم در طول دوره توضیح داده میشوند.
- محیط Jupyter Notebook: آشنایی با نحوه کار با محیط Jupyter Notebook یا JupyterLab.
سرفصلهای جامع دوره
این دوره به چندین بخش کلیدی تقسیم شده است تا یادگیری شما ساختارمند و مؤثر باشد:
- بخش ۱: مقدمهای بر سریهای زمانی و پایتون
- تعریف و اهمیت سریهای زمانی در کسبوکار.
- اجزای سری زمانی: روند (Trend)، فصلی بودن (Seasonality)، نوسانات (Cyclicity) و نویز (Noise).
- نصب و راهاندازی محیط توسعه و کتابخانههای مورد نیاز.
- بارگذاری، نمایش و تحلیل اولیه دادههای سری زمانی با Pandas و Matplotlib.
- مثال عملی: تحلیل اولیه دادههای فروش یک شرکت خردهفروشی.
- بخش ۲: پیشپردازش دادههای سری زمانی
- مدیریت مقادیر از دست رفته (Missing Values) در سریهای زمانی.
- اعمال تبدیلهای لگاریتمی و جذر برای تثبیت واریانس.
- تفاوتگیری (Differencing) برای رسیدن به ایستایی (Stationarity).
- ایجاد ویژگیهای جدید (Feature Engineering) از تاریخ و زمان.
- مثال عملی: آمادهسازی دادههای قیمت سهام برای مدلسازی.
- بخش ۳: مدلهای هموارسازی نمایی (Exponential Smoothing Models)
- مقدمهای بر هموارسازی نمایی ساده (SES).
- مدل Holt برای دادههای دارای روند.
- مدل Holt-Winters برای دادههای دارای روند و فصلی بودن.
- پیادهسازی عملی این مدلها با Statsmodels.
- مثال عملی: پیشبینی مصرف برق با استفاده از مدل Holt-Winters.
- بخش ۴: مدلهای ARIMA و SARIMA
- مفاهیم فرآیندهای AR (خودرگرسیون)، MA (میانگین متحرک) و I (یکپارچه).
- آزمونهای ایستایی (ADF, KPSS) و مفهوم تفاوتگیری.
- تحلیل توابع ACF (تابع خودهمبستگی) و PACF (تابع خودهمبستگی جزئی) برای شناسایی پارامترها.
- پیادهسازی و تنظیم مدلهای ARIMA.
- معرفی SARIMA برای دادههای فصلی.
- مثال عملی: پیشبینی شاخص تورم با استفاده از مدل ARIMA/SARIMA.
- بخش ۵: مدل Prophet از Facebook
- معرفی و مزایای Prophet برای پیشبینیهای تجاری.
- نصب و راهاندازی Prophet.
- ساختار داده مورد نیاز برای Prophet.
- تنظیم پارامترها و افزودن رگرسورهای اضافی (Extra Regressors).
- تحلیل اجزای پیشبینی Prophet (روند، فصلی بودن، تعطیلات).
- مثال عملی: پیشبینی ترافیک وبسایت با Prophet.
- بخش ۶: ارزیابی و انتخاب مدلهای پیشبینی
- معیارهای ارزیابی خطای پیشبینی: MAE, MSE, RMSE, MAPE.
- تقسیم دادهها به مجموعه آموزش و تست به روش صحیح برای سریهای زمانی.
- اعتبارسنجی متقاطع سریهای زمانی (Time Series Cross-Validation).
- روشهای انتخاب بهترین مدل.
- مثال عملی: مقایسه عملکرد مدلهای مختلف بر روی دادههای تقاضای محصول.
- بخش ۷: کاربردهای پیشرفته و پروژههای عملی
- بررسی تکنیکهای پیشرفته مانند مدلهای بردار خودرگرسیون (VAR).
- ساخت یک خط لوله (Pipeline) کامل پیشبینی از بارگذاری داده تا استقرار مدل.
- پروژه نهایی: پیادهسازی یک سیستم پیشبینی برای یک سناریوی تجاری پیچیده (مثلاً پیشبینی موجودی انبار یا پیشبینی قیمت نفت).
- نکات مربوط به پیادهسازی مدلهای پیشبینی در محیط تولید.
این دوره جامع، عملی و بهروز است و به شما کمک میکند تا به یک متخصص در زمینه مدلسازی پیشبینی و تحلیل سریهای زمانی با پایتون تبدیل شوید. چه هدف شما بهبود عملکرد کسبوکارتان باشد و چه ارتقاء مهارتهای فردی و جایگاه شغلیتان، این دوره بهترین مسیر را برای شما فراهم میکند. با مثالهای عملی متعدد و تمرینات چالشبرانگیز، شما نه تنها مفاهیم را درک خواهید کرد، بلکه قادر به پیادهسازی آنها در سناریوهای واقعی خواهید بود. اکنون زمان آن است که به دنیای جذاب پیشبینی دادهها قدم بگذارید و آینده را با پایتون بسازید!
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.