Time Series Forecasting Using Python - eLearning

Leg een stevige basis voor het voorspellen van toekomstige trends met de cursus Tijdreeksvoorspelling,

die is ontworpen om je te helpen historische gegevens om te zetten in nauwkeurige voorspellingen. Deze cursus biedt een inleiding tot essentiële statistische en machine learning-technieken die worden gebruikt om tijdreeksgegevens te analyseren en patronen zoals trends, seizoensinvloeden en cycli te ontdekken.

Je maakt kennis met veelgebruikte voorspellingsmodellen zoals ARIMA, exponentiële afvlakking en op regressie gebaseerde benaderingen, samen met moderne technieken om de voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren. De cursus belicht ook praktische toepassingen in verschillende sectoren, zoals financiën, vraagplanning en bedrijfsanalyse.

Aan het einde van het programma ben je in staat om tijdreeksmodellen te bouwen, te evalueren en toe te passen om echte voorspellingsproblemen op te lossen en datagestuurde besluitvorming te ondersteunen.

Doelgroep

• Aankomende datawetenschappers en data-analisten
• Bedrijfsanalisten die werken met verkoop-, financiële of operationele gegevens
• Software-engineers die overstappen naar functies in datawetenschap
• Professionals die zich bezighouden met vraagplanning of prognoses
• Studenten en afgestudeerden die een carrière in analytics of AI overwegen
• Iedereen die geïnteresseerd is in voorspellende analytics en tijdgebaseerde gegevens

Vereisten

• Basisbegrip van statistiek en waarschijnlijkheid
• Bekendheid met Python of een andere programmeertaal (aanbevolen maar niet verplicht)
• Basiskennis van gegevensverwerking of Excel
• Analytische en logische denkvaardigheden
• Geavanceerde prognose-ervaring is niet vereist.

Leerdoelen

• Beheers de kernconcepten van tijdreeksanalyse, inclusief de componenten en stationariteit
• Ontdek multivariate prognosetechnieken zoals SARIMAX- en VAR-modellen
• Gebruik Facebook Prophet voor snelle en nauwkeurige tijdreeksvoorspellingen
• Evalueer de modelprestaties met behulp van belangrijke statistieken om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te meten
• Analyseer echte tijdreeksgegevens met behulp van de Yahoo Finance API om zinvolle financiële inzichten te verkrijgen

Cursusinhoud

Het concept van tijdreeksen en de componenten daarvan

• Het concept en de noodzaak van tijdreeksanalyse
• Granulariteit, frequentie en horizon in tijdreeksanalyse
• Gegevens extraheren met behulp van Yahoo Finance
• Componenten van tijdreeksen: niveau, trend, seizoensgebondenheid, cycliciteit en ruis
• Omgaan met ontbrekende waarden en uitschieters in tijdreeksen
• Additieve en multiplicatieve decompositie

Omgaan met stationariteit

• Witte ruis
• Random walk
• Het concept van stationariteit
• Detecteren van en omgaan met stationariteit
• Statistische toets voor het detecteren van stationariteit: KPSS versus ADF-toets
• Granger-causaliteitstoets
• Detectie van afwijkingen met behulp van Isolation Forest

Stationariteit en identificatie van vertraging

• Autocorrelatie en correlatie
• Granger-causaliteitstest
• Autocorrelatiefunctie (ACF)
• Partiële autocorrelatiefunctie (PACF)
• Identificatie van vertragingen met behulp van ACF en PACF

Basismodellen voor tijdreeksen

• Naïeve methode
• Methode van het eenvoudig gemiddelde, model met voortschrijdend gemiddelde (MA)
• Voorspelling met het MA-model
• Autoregressief model (AR)
• Doorlopende voorspelling met AR-model
• Holt-Winter exponentiële afvlakking
• Enkelvoudige exponentiële afvlakking
• Dubbele exponentiële afvlakking

Prestatiemeting

• Prestatiemaatstaven voor tijdreeksanalyse
• Detecteren van de prestaties van de modellen
• Vergelijken van de prestaties van de modellen

Geavanceerde tijdreeksmodellen

• Autoregressief voortschrijdend gemiddelde (ARMA)-model
• Doorlopende voorspelling met ARMA-model
• Autoregressief geïntegreerd voortschrijdend gemiddelde (ARIMA)-model
• Doorlopende voorspelling met ARIMA
• Seizoensgebonden autoregressief geïntegreerd voortschrijdend gemiddelde (SARIMA)-model
• Doorlopende voorspelling met SARIMA

Multivariate tijdreeksanalyse

• Het concept van endogene en exogene variabelen
• Inleiding tot SARIMAX: een korte theoretische achtergrond
• Modellering met SARIMAX
• Voorspellingen uitvoeren met SARIMAX
• Inleiding tot VAR
• Modellering met VAR
• Voorspellingen uitvoeren met VAR

Tijdreeksvoorspellingen met Facebook Prophet

• De opkomst van Prophet
• Belangrijkste parameters in Prophet
• Modellering met Prophet
• Voorspellingen uitvoeren met Prophet

FAQ

Is er nog ander lesmateriaal naast de video's die je in je eigen tempo kunt bekijken?

Absoluut! De on-demand leerervaring gaat verder dan video's en biedt een volledig meeslepende leeromgeving, inclusief:

• LEREN: Interactieve herhalingsquizzen en praktijkgerichte casestudy's om concepten te versterken
• BEOORDELEN: Diagnostische, module- en eindtoetsen om je voortgang bij te houden
• OEFENEN: Praktische oefeningen met realistische simulaties en Cloud Labs
• INZICHTEN VERKRIJGEN: realtime analyses en rapporten die uw leervoortgang, uitdagingen en aanbevolen onderwerpen om te herhalen belichten, zodat u de belangrijkste vaardigheden onder de knie krijgt

Kan ik deze cursus volgen naast mijn fulltime baan?

Ja! Deze cursus is ontworpen voor maximale flexibiliteit. De cursus wordt aangeboden in een online formaat dat u in uw eigen tempo kunt volgen, waardoor u op uw eigen gemak kunt leren en uw vaardigheden kunt verbeteren, wat het gemakkelijk maakt om dit te combineren met uw fulltime baan.

Is deze cursus geschikt voor beginners?

Ja, de cursus begint met de basisbeginselen voordat er wordt overgegaan op geavanceerde prognosemodellen.

Heb ik programmeerervaring nodig?

Basiskennis van programmeren (met name Python) is nuttig, maar niet vereist.

In welke sectoren wordt tijdreeksvoorspelling gebruikt?

Het wordt op grote schaal gebruikt in de financiële sector, de detailhandel, de toeleveringsketen, de gezondheidszorg, de energiesector en de technologiesector voor voorspellingen en planning.

Leer ik praktische toepassingen?

Ja, de cursus richt zich op praktische use cases voor prognoses, zoals verkoop-, vraag- en trendvoorspellingen.

Welke technieken leer ik?

Je verdiept je in methoden zoals ARIMA, exponentiële afvlakking en andere statistische prognosemethoden.

Is dit voldoende om een prognose-expert te worden?

Het biedt een sterke basis. Voor geavanceerde expertise is verdere oefening nodig met echte datasets en op machine learning gebaseerde prognosemodellen.

Belangrijkste kenmerken

• Cursus en materiaal in het Engels
• Beginnersniveau
• 5 uur aan on-demand video's
• 25 praktische oefeningen
• 2 uitgebreide opdrachten
• Aanbevolen studietijd: 10+ uur
• 1 jaar toegang tot het leerplatform
• Certificaat van voltooiing inbegrepen