Vremenske serije i forecasting
Sadržaj
Vremenske serije (time series) su nizovi podataka koji se sakupljaju u određenom vremenskom periodu. Koriste se za prikazivanje promena u nekom procesu ili varijabli kroz vreme.
Neke od oblasti primena su:
- Finansije
- Proizvodnja
- Ekonomija
- Meteorologija
Vremenske serije se najčešće koriste za predviđanje budućih
vrednosti na osnovu prethodnih, uz pomoć modela
mašinskog učenja.
Uvod u vremenske serije
- Trend
- Sezonaitet
- Cikličnost
Analiza
- Grafički prikaz
- Testiranje stacionarnosti
- Dekompozicija vremenskih serija
Modeli mašinskog učenja
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
- SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average)
- SARIMAX (Seasonal Autoregressive Integrated Moving)
Average with eXogenous regressor)
- Facebook Prophet
Deep learning modeli
- RNN (Recurrent Neural Network)
Datumi
- Na upit
Investicija
- 690 EUR po polazniku + PDV.
- PDV na usluge treninga je 20%
- PDV možete da odbijete u poslovnim knjigama.
Prijava
Download (PDF)
Top 50
Specijalizovani programi
- 24 treninga za Power BI (PDF)
- Akademija controllinga (PDF)
- Data & Biznis (PDF)
- DISC model (PDF)
- Data Science Expert (PDF)
- Finansije i Controlling (PDF)
- Gemba walk (PDF)
- Izveštaji za menadžere (PDF)
- Lean Six Sigma Sertifikacija (PDF)
- Mentoring iz Finansija & Controllinga (PDF)
- Savremeni inženjer (PDF)
- Strategijski menadžment (PDF)
- Vrhunski analitičar (PDF)
- Vođenje ljudi u proizvodnji (PDF)