آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما را از مفاهیم بنیادی سری‌های زمانی تا پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در پایتون هدایت کند. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم اساسی سری‌های زمانی از جمله روند، فصلی بودن، نویز و وابستگی خودکار را درک کنید.
• داده‌های سری زمانی را پیش‌پردازش کرده و ویژگی‌های مناسب برای مدل‌سازی را استخراج نمایید.
• انواع مختلف مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی کلاسیک مانند ARIMA، SARIMA و Exponential Smoothing را پیاده‌سازی و تفسیر کنید.
• از رویکردهای یادگیری ماشینی نظیر رگرسیون خطی، جنگل تصادفی و XGBoost برای پیش‌بینی استفاده نمایید.
• با مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM) برای پیش‌بینی‌های پیچیده آشنا شوید.
• کتابخانه‌های محبوب پایتون از جمله Pandas، NumPy، Matplotlib، Statsmodels، Scikit-learn، Prophet و TensorFlow/Keras را برای تحلیل و مدل‌سازی سری‌های زمانی به کار بگیرید.
• مدل‌های پیش‌بینی خود را ارزیابی کرده و بهترین مدل را بر اساس معیارهای عملکردی انتخاب کنید.
• پروژه‌های عملی پیش‌بینی سری‌های زمانی را از ابتدا تا انتها پیاده‌سازی و نتایج را تحلیل کنید.

مزایای شرکت در این دوره

این دوره آموزشی نه تنها شما را به ابزارهای نظری و عملی مجهز می‌کند، بلکه تجربه‌ای کارآمد و بی‌دغدغه را برای یادگیری فراهم می‌آورد:

• جامعیت محتوا: پوشش گسترده‌ای از مفاهیم اولیه تا پیشرفته، شامل مدل‌های کلاسیک، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.
• رویکرد کاملاً عملی: تمرکز بر روی پیاده‌سازی کد و حل مسائل واقعی با استفاده از داده‌های واقعی.
• آموزش گام‌به‌گام: ساختاردهی منطقی دروس که برای تمامی سطوح از مبتدی تا پیشرفته مناسب است.
• ارائه بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی: دسترسی آسان و سریع به تمامی محتوای دوره بدون نیاز به اینترنت یا دانلود. این روش تضمین می‌کند که محتوای آموزشی همیشه در دسترس شماست.
• قابلیت کاربرد بالا: مهارت‌های کسب شده مستقیماً در صنایع مختلف قابل استفاده هستند و شما را برای بازار کار آماده می‌کنند.
• به‌روز بودن محتوا: استفاده از جدیدترین کتابخانه‌ها و تکنیک‌ها در زمینه پیش‌بینی سری‌های زمانی با پایتون.

پیش‌نیازهای دوره

برای کسب حداکثر بهره‌وری از این دوره، توصیه می‌شود که پیش‌نیازهای زیر را داشته باشید:

• آشنایی مقدماتی با پایتون: شامل درک مفاهیم متغیرها، حلقه‌ها، شرط‌ها، توابع و ساختارهای داده اصلی (مانند لیست‌ها و دیکشنری‌ها).
• درک اولیه از مفاهیم آماری (مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار) و جبر خطی می‌تواند مفید باشد، اما اجباری نیست.
• علاقه و پشتکار برای یادگیری و تمرین مداوم.

هیچ پیش‌نیاز قبلی در زمینه سری‌های زمانی یا یادگیری ماشین لازم نیست؛ این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که تمامی مفاهیم از پایه آموزش داده شوند.

سرفصل‌های اصلی دوره

این دوره به صورت ماژولار طراحی شده است تا یادگیری را برای شما آسان‌تر کند. در ادامه به برخی از سرفصل‌های کلیدی اشاره شده است:

• مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی: تعریف، مؤلفه‌ها (روند، فصلی، سیکلیک، نویز)، بررسی و بصری‌سازی داده‌های سری زمانی.
• پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی: پاک‌سازی داده‌ها، مدیریت مقادیر گمشده، نرمال‌سازی و تبدیل داده‌ها، مهندسی ویژگی‌های سری زمانی.
• مدل‌های کلاسیک پیش‌بینی: میانگین متحرک (MA)، خودرگرسیون (AR)، ARMA، ARIMA و SARIMA. آموزش جامع انتخاب پارامترها و تفسیر مدل.
• مدل‌های مبتنی بر Exponential Smoothing: روش‌های هموارسازی تک‌نمایی، دونمایی و سه‌نمایی (Holt-Winters).
• یادگیری ماشین برای سری‌های زمانی: استفاده از مدل‌های رگرسیونی (خطی، Ridge، Lasso)، درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی و Gradient Boosting (مانند XGBoost, LightGBM) در پیش‌بینی سری‌های زمانی.
• یادگیری عمیق برای سری‌های زمانی: معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، LSTM و GRU. پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته با TensorFlow و Keras.
• مدل Prophet از فیس‌بوک: آموزش جامع کار با کتابخانه Prophet برای پیش‌بینی‌های قوی و مقیاس‌پذیر.
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها: معیارهای ارزیابی (RMSE, MAE, MAPE)، اعتبارسنجی متقاطع زمانی، تنظیم هایپرپارامترها.
• پروژه‌های عملی و مطالعات موردی: پیاده‌سازی کامل پروژه‌های کاربردی در حوزه‌های مختلف (مانند پیش‌بینی فروش، مصرف انرژی، قیمت سهام).

چرا پیش‌بینی سری‌های زمانی اهمیت دارد؟

توانایی پیش‌بینی دقیق آینده، مزیت رقابتی قابل توجهی را برای افراد و سازمان‌ها ایجاد می‌کند. در حوزه‌های مختلف، داده‌های سری زمانی منبعی غنی از اطلاعات هستند که با تحلیل صحیح می‌توانند به تصمیم‌گیری‌های آگاهانه منجر شوند:

• کسب‌وکار: بهینه‌سازی زنجیره تأمین، مدیریت موجودی، پیش‌بینی فروش و تقاضا، برنامه‌ریزی استراتژیک.
• مالی: پیش‌بینی قیمت سهام، نرخ بهره، نوسانات بازار و مدیریت ریسک.
• انرژی: پیش‌بینی مصرف برق و گاز، بهینه‌سازی تولید و توزیع انرژی.
• سلامت: پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها، برنامه‌ریزی منابع درمانی.
• حمل‌ونقل: پیش‌بینی ترافیک، مدیریت بهینه مسیرها.

با یادگیری مهارت‌های این دوره، شما به یکی از متخصصان مورد نیاز برای تحلیل و پیش‌بینی داده‌های حیاتی در این صنایع تبدیل خواهید شد.

توجه مهم: نحوه دریافت دوره

بر خلاف بسیاری از دوره‌های آنلاین که به صورت دانلودی ارائه می‌شوند، این دوره ارزشمند بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی با کیفیت عرضه می‌گردد. این روش ارائه دارای مزایای قابل توجهی است:

• دسترسی آفلاین: تمامی محتوای دوره همیشه و همه جا در دسترس شماست، حتی بدون اتصال به اینترنت.
• صرفه‌جویی در زمان و هزینه اینترنت: نیازی به دانلود فایل‌های حجیم نیست، که در مصرف ترافیک اینترنت شما صرفه‌جویی می‌کند.
• حفظ کیفیت محتوا: تمامی ویدئوها و فایل‌های پروژه با بالاترین کیفیت بر روی فلش مموری ذخیره شده‌اند.
• قابلیت حمل: به راحتی می‌توانید دوره را همراه خود داشته باشید و در هر سیستمی که پورت USB دارد، از آن استفاده کنید.

با این شیوه نوآورانه، تمرکز شما کاملاً بر یادگیری خواهد بود و دغدغه‌های مربوط به دسترسی به محتوا از میان برداشته می‌شود. این دوره صرفاً بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود و به صورت دانلودی در دسترس نیست.