Bienvenue à Practical Time Series Analysis ! Beaucoup d'entre nous sont des analystes de données "accidentels". Nous avons suivi une formation en sciences, en commerce ou en ingénierie, puis nous nous sommes retrouvés confrontés à des données pour lesquelles nous n'avions pas reçu de formation analytique formelle. Ce cours est conçu pour les personnes ayant quelques compétences techniques et qui souhaitent plus qu'une approche de type "livre de cuisine", mais qui ont toujours besoin de se concentrer sur les types de présentation et d'analyse de routine qui permettent d'approfondir la compréhension de nos sujets professionnels.



(1,731 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Installation du logiciel
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Prévisions
- Catégorie : Statistiques descriptives
- Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
- Catégorie : Modélisation mathématique
Détails à connaître

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19 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Il y a 6 modules dans ce cours
Au cours de cette première semaine, nous vous montrons comment télécharger et installer R sur Windows et Mac. Nous passons en revue les bases des statistiques inférentielles et descriptives dont vous aurez besoin pendant le cours.
Inclus
12 vidéos4 lectures2 devoirs3 laboratoires non notés
Cette semaine, nous commençons à explorer et à visualiser les séries temporelles disponibles sous forme d'ensembles de données acquises. Nous faisons également nos premiers pas dans le développement des modèles mathématiques nécessaires à l'analyse des données de séries temporelles.
Inclus
10 vidéos1 lecture3 devoirs1 laboratoire non noté
Au cours de la semaine 3, nous avons introduit quelques notions importantes dans l'analyse des séries temporelles : Stationnarité, opérateur de décalage arrière, inversion et dualité. Nous commençons à explorer les processus autorégressifs et les équations de Yule-Walker.
Inclus
13 vidéos7 lectures4 devoirs
Cette semaine, l'autocorrélation partielle est introduite. Nous travaillons davantage sur les équations de Yule-Walker et appliquons ce que nous avons appris jusqu'à présent à quelques ensembles de données du monde réel.
Inclus
8 vidéos3 lectures3 devoirs4 laboratoires non notés
Au cours de la semaine 5, nous commencerons à travailler avec le critère d'information d'Akaike comme outil pour évaluer nos modèles, nous introduirons des modèles mixtes tels que ARMA, ARIMA et nous modéliserons quelques ensembles de données du monde réel.
Inclus
7 vidéos6 lectures4 devoirs2 laboratoires non notés
Dans la dernière semaine de notre cours, un autre modèle est introduit : SARIMA. Nous adaptons les modèles SARIMA à différents ensembles de données et commençons à faire des prévisions.
Inclus
10 vidéos6 lectures3 devoirs2 laboratoires non notés
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Avis des étudiants
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Révisé le 7 avr. 2021
It is a very good course which builds on the basics of time series and also covers more advanced topics like SARIMA. The course contains ample examples which helped me better understand the material.
Révisé le 30 oct. 2020
Very well instructed course. The teaching staff is phenomenal. Anybody trying to learn the basics of time series and develop a deep understanding will benefit alot from the course
Révisé le 26 janv. 2022
Good (and somewhat rigorous) overview of TS analysis techniques. I found the lecture notes to be very helpful and the R labs to be very interesting. Overall, a great course!

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