اکسپرس 24
کتاب تحلیل داده‌های زمان‌بندی (Time Series Analysis) با پایتون

کتاب تحلیل داده‌های زمان‌بندی (Time Series Analysis) با پایتون

تگ‌ها: Time Series Python آمار اقتصاد سنجی پایتون پیش‌بینی تحلیل داده تحلیل سری زمانی تحلیل مالی داده‌کاوی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های زمان‌بندی (Time Series Analysis) با پایتون

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پایتون (Python)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی با پایتون
  • 2. آشنایی با داده‌های سری زمانی و انواع آن‌ها
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط تحلیل سری زمانی در پایتون
  • 4. مفاهیم پایه‌ای در تحلیل سری زمانی: روند، فصلی بودن، و نوسان
  • 5. شناسایی و مدل‌سازی روند در سری‌های زمانی
  • 6. شناسایی و مدل‌سازی فصلی بودن در سری‌های زمانی
  • 7. شناسایی و مدل‌سازی نوسان در سری‌های زمانی
  • 8. تجزیه سری زمانی به مولفه‌های اصلی
  • 9. آزمون‌های ایستایی سری‌های زمانی
  • 10. روش‌های تبدیل سری‌های زمانی به حالت ایستایی
  • 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های ARIMA
  • 12. مدل‌های AR (Autoregressive)
  • 13. مدل‌های MA (Moving Average)
  • 14. مدل‌های ARMA (Autoregressive Moving Average)
  • 15. مدل‌های ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
  • 16. انتخاب مرتبه مدل‌های ARIMA (p, d, q)
  • 17. تخمین پارامترهای مدل‌های ARIMA
  • 18. ارزیابی و تشخیص مدل‌های ARIMA
  • 19. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARIMA
  • 20. مدل‌های فصلی ARIMA (SARIMA)
  • 21. پیاده‌سازی SARIMA در پایتون
  • 22. تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی فصلی
  • 23. مدل‌های تجزیه و تحلیل سری زمانی (Decomposition Models)
  • 24. روش‌های کلاسیک تجزیه (Additive & Multiplicative)
  • 25. روش‌های مبتنی بر میانگین متحرک برای تجزیه
  • 26. تجزیه سری زمانی با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
  • 27. مدل‌های رگرسیون خطی برای سری‌های زمانی
  • 28. استفاده از متغیرهای مجازی برای فصلی بودن
  • 29. مدل‌های رگرسیون با اثرات متغیر
  • 30. مدل‌های سری زمانی پویا (Dynamic Time Series Models)
  • 31. مدل‌های حالت فضایی (State-Space Models)
  • 32. فیلتر کالمن (Kalman Filter) برای سری‌های زمانی
  • 33. مدل‌های فیلتر کالمن-بوز-هین (Kalman-Bucy Filter)
  • 34. استفاده از مدل‌های حالت فضایی در پایتون
  • 35. مدل‌های اقتصاد سنجی سری زمانی
  • 36. مدل‌های VAR (Vector Autoregression)
  • 37. مدل‌های VECM (Vector Error Correction Model)
  • 38. مدل‌های GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)
  • 39. مدل‌های ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)
  • 40. مدل‌های GJR-GARCH
  • 41. مدل‌های EGARCH
  • 42. مدل‌های TARCH
  • 43. مدل‌های نوسانات شرطی در پایتون
  • 44. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در سری‌های زمانی
  • 45. استفاده از درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 46. استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 47. مدل‌های رگرسیون برداری (Vector Regression)
  • 48. شبکه‌های عصبی برای سری‌های زمانی
  • 49. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 50. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 51. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 52. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی در پایتون برای سری‌های زمانی
  • 53. مدل‌های پیش‌بینی هیبریدی
  • 54. ترکیب مدل‌های کلاسیک و یادگیری ماشین
  • 55. روش‌های Ensemble برای سری‌های زمانی
  • 56. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای سری‌های زمانی
  • 57. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 58. معیارهای ارزیابی: MSE, RMSE, MAE, MAPE
  • 59. تحلیل و تفسیر نتایج پیش‌بینی
  • 60. مدل‌سازی و پیش‌بینی سری‌های زمانی چندمتغیره
  • 61. کاربرد سری‌های زمانی در تحلیل داده‌های مالی
  • 62. مدل‌سازی و پیش‌بینی قیمت سهام
  • 63. تحلیل ریسک در بازارهای مالی با سری‌های زمانی
  • 64. مدل‌سازی و پیش‌بینی سری‌های زمانی اقتصادی
  • 65. کاربرد سری‌های زمانی در پیش‌بینی تقاضا
  • 66. مدل‌سازی و پیش‌بینی سری‌های زمانی آب و هوا
  • 67. کاربرد سری‌های زمانی در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 68. کاربرد سری‌های زمانی در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 69. کاربرد سری‌های زمانی در تحلیل داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)
  • 70. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی غیرایستا
  • 71. روش‌های تشخیص و مدل‌سازی غیرایستایی
  • 72. مدل‌های مبتنی بر تبدیل موجک (Wavelet Transform)
  • 73. تحلیل سری‌های زمانی با داده‌های گمشده
  • 74. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده
  • 75. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های پرت (Outliers)
  • 76. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 77. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی با ساختار پیچیده
  • 78. سری‌های زمانی غیرخطی
  • 79. سری‌های زمانی با حافظه طولانی
  • 80. سری‌های زمانی چند مقیاسی
  • 81. روش‌های پیشرفته مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 82. مدل‌های شبکه‌های گراف (Graph Neural Networks) برای سری‌های زمانی
  • 83. سری‌های زمانی مکانی-زمانی (Spatio-Temporal Time Series)
  • 84. استفاده از پلتفرم‌های ابری برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 85. بهینه‌سازی محاسبات در تحلیل سری‌های زمانی
  • 86. کاربرد ابزارهای بصری‌سازی در تحلیل سری‌های زمانی
  • 87. ساخت داشبوردهای تعاملی برای سری‌های زمانی
  • 88. اصول اخلاقی در تحلیل و استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 89. حفظ حریم خصوصی در داده‌های سری زمانی
  • 90. تحلیل سری‌های زمانی با تاکید بر منافع ملی
  • 91. مقدمه‌ای بر مبانی شرعی و فقهی در تحلیل داده‌های اقتصادی
  • 92. تطبیق مدل‌های مالی با چارچوب بانکداری بدون ربا
  • 93. کاربرد اصول اسلامی در پیش‌بینی اقتصادی
  • 94. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 95. مسئولیت‌پذیری در ارائه نتایج تحلیل سری‌های زمانی
  • 96. معرفی منابع معتبر و رسمی در حوزه تحلیل سری‌های زمانی
  • 97. مطالعه موردی: تحلیل سری زمانی یک شاخص اقتصادی مهم در ایران
  • 98. مطالعه موردی: پیش‌بینی تقاضای انرژی در کشور
  • 99. مطالعه موردی: تحلیل سری زمانی داده‌های سلامت در ایران
  • 100. مطالعه موردی: کاربرد سری زمانی در مدیریت منابع آب

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.