اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی تقاضا در ابر: مدل‌سازی و تحلیل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی تقاضا در ابر: مدل‌سازی و تحلیل

موضوع کلی: مدیریت و نگهداری زیرساخت‌های رایانش ابری

موضوع میانی: پیش‌بینی و مدیریت ظرفیت ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آمار توصیفی برای داده‌های سری زمانی
• 2. مفاهیم پایه پیش‌بینی تقاضا
• 3. روش‌های سنتی پیش‌بینی: میانگین متحرک ساده
• 4. روش‌های سنتی پیش‌بینی: میانگین متحرک وزنی
• 5. روش‌های سنتی پیش‌بینی: هموارسازی نمایی ساده
• 6. روش‌های سنتی پیش‌بینی: هموارسازی نمایی مضاعف
• 7. روش‌های سنتی پیش‌بینی: هموارسازی نمایی سه گانه
• 8. تحلیل سری‌های زمانی: تجزیه فصلی
• 9. تحلیل سری‌های زمانی: روند و چرخه
• 10. تحلیل سری‌های زمانی: اثرات تصادفی
• 11. مدل‌های ARIMA: مفاهیم و کاربردها
• 12. شناسایی مدل ARIMA: ACF و PACF
• 13. تخمین پارامترهای مدل ARIMA
• 14. ارزیابی مدل ARIMA
• 15. مدل‌های SARIMA: مفاهیم و کاربردها
• 16. شناسایی مدل SARIMA
• 17. تخمین پارامترهای مدل SARIMA
• 18. ارزیابی مدل SARIMA
• 19. پیش‌بینی با مدل‌های ARIMA و SARIMA
• 20. مدل‌های حالت فضا: مفاهیم و کاربردها
• 21. فیلتر کالمن: مفاهیم و کاربردها
• 22. پیش‌بینی با مدل‌های حالت فضا
• 23. شبکه‌های عصبی مصنوعی برای پیش‌بینی تقاضا
• 24. شبکه‌های عصبی پیشخور برای پیش‌بینی سری زمانی
• 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای پیش‌بینی سری زمانی
• 26. شبکه‌های LSTM برای پیش‌بینی تقاضا
• 27. شبکه‌های GRU برای پیش‌بینی تقاضا
• 28. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای پیش‌بینی تقاضا
• 29. تحلیل و ارزیابی خطاهای پیش‌بینی
• 30. سنجه‌های ارزیابی دقت پیش‌بینی
• 31. انتخاب مدل مناسب برای پیش‌بینی تقاضا
• 32. پیش‌بینی تقاضا با داده‌های فصلی
• 33. پیش‌بینی تقاضا با داده‌های روند دار
• 34. پیش‌بینی تقاضا با داده‌های دارای اثرات تصادفی
• 35. پیش‌بینی تقاضا با داده‌های ترکیبی
• 36. پیش‌بینی تقاضا در صنایع مختلف
• 37. مدل‌سازی تقاضا در زنجیره تامین
• 38. تحلیل حساسیت در پیش‌بینی تقاضا
• 39. بهینه‌سازی پارامترهای مدل پیش‌بینی
• 40. استفاده از داده‌های خارجی برای بهبود پیش‌بینی تقاضا
• 41. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از روش‌های ترکیبی