منذ يومين
أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :
وصف في هذه الدورة الشاملة لتحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ بها، ستتعلم كل ما تحتاجه لتحليل بيانات السلاسل الزمنية بثقة وإجراء تنبؤات دقيقة. من خلال مزيج من الأمثلة النظرية والعملية، في غضون 10 إلى 11 ساعة فقط، ستطور أساسًا قويًا في مفاهيم السلاسل الزمنية وتكتسب خبرة عملية في مختلف النماذج والتقنيات.تتضمن هذه الدورة أيضًا تحليل البيانات الاستكشافية الذي قد لا تكون قابلة للتطبيق بنسبة 100% على تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ بها، ولكن هناك حاجة شديدة إلى هذه المفاهيم في مجال البيانات!!
تتضمن هذه الدورة التدريبية ما يلي:
- فهم السلاسل الزمنية: استكشاف المفاهيم الأساسية تحليل السلاسل الزمنية, بما في ذلك المكونات المختلفة للسلاسل الزمنية، مثل الاتجاه والموسمية والضوضاء.
- تقنيات التحليل: تعلم كيفية تحليل بيانات السلاسل الزمنية إلى مكوناتها الفردية لفهم أنماطها واتجاهاتها الأساسية بشكل أفضل.
- نماذج الانحدار التلقائي (AR): انغمس في نماذج الانحدار الذاتي واكتشف كيفية التقاط العلاقة بين الملاحظة وعدد معين من الملاحظات المتأخرة.
- نماذج المتوسط المتحرك (MA): استكشاف نماذج المتوسط المتحرك وفهم كيف هم يمكنها تخفيف الضوضاء بشكل فعال والكشف عن الأنماط المخفية في بيانات السلاسل الزمنية.
- نماذج ARIMA: إتقان نماذج ARIMA المستخدمة على نطاق واسع، والتي تجمع بين مفاهيم نماذج الانحدار الذاتي ونماذج المتوسط المتحرك للتعامل مع كل من الاتجاه والموسمية في السلاسل الزمنية. البيانات.
- Facebook Prophet: احصل على خبرة عملية مع Facebook Prophet، وهي أداة قوية مفتوحة المصدر للتنبؤ بالسلاسل الزمنية، وتعلم كيفية الاستفادة من إمكاناتها لإجراء تنبؤات دقيقة.
- مشاريع العالم الحقيقي: تطبيق معرفتك و مهارات لثلاثة مشاريع في العالم الحقيقي، حيث ستتعامل مع تحليل السلاسل الزمنية المختلفة ومشاكل التنبؤ، واكتساب خبرة وثقة قيمة على طول الطريق.
- المعالجة المسبقة وتنظيف البيانات: سيتعلم الطلاب كيفية المعالجة المسبقة لبيانات السلاسل الزمنية وتنظيفها لضمان جودتها وملاءمتها للتحليل. يتضمن ذلك التعامل مع القيم المفقودة، والتعامل مع القيم المتطرفة، وإجراء تحويلات البيانات.
- التنبؤ متعدد المتغيرات: تستكشف الدورة تقنيات التنبؤ ببيانات السلاسل الزمنية التي تتضمن متغيرات متعددة. سوف يتعلم الطلاب كيفية التعامل مع مجموعات البيانات وتحليلها باستخدام سلاسل زمنية متعددة وفهم التعقيدات والتحديات المرتبطة بالتنبؤ متعدد المتغيرات.
ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:
(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)
يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)
0 تعليقات
تسجيل دخول