Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Machine Learning for Supply Chains

3.3
estrelas
20 classificações

Rajvir Dua +1 mais instrutores

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oferecido por

Programa de cursos integrados Machine Learning for Supply ChainsLearnQuest

Informações sobre o curso

3.228 visualizações recentes

This course is the second in a specialization for Machine Learning for Supply Chain Fundamentals. In this course, we explore all aspects of time series, especially for demand prediction. We'll start by gaining a foothold in the basic concepts surrounding time series, including stationarity, trend (drift), cyclicality, and seasonality. Then, we'll spend some time analyzing correlation methods in relation to time series (autocorrelation). In the 2nd half of the course, we'll focus on methods for demand prediction using time series, such as autoregressive models. Finally, we'll conclude with a project, predicting demand using ARIMA models in Python.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 2 de 4 no

Programa de cursos integrados Machine Learning for Supply Chains

Nível intermediário

Basic understanding of Python, Pandas, and Numpy.

Aprox. 9 horas para completar

Inglês

O que você vai aprender

Building ARIMA models in Python to make demand predictions
Developing the framework for more advanced neural netowrks (such as LSTMs) by understanding autocorrelation and autoregressive models.

Habilidades que você terá

Machine Learning
Python Programming
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Time Series
Demand Forecasting

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 2 de 4 no

Programa de cursos integrados Machine Learning for Supply Chains

Nível intermediário

Basic understanding of Python, Pandas, and Numpy.

Aprox. 9 horas para completar

Inglês

Instrutores

Classificação do instrutor

2,77/5 (11 classificações)

Rajvir Dua

Head of Data Science, Machine Learning Solutions

7.225 aprendizes

8 Cursos

Neelesh Tiruviluamala

Co-founder and CEO, Machine Learning Solutions

7.225 aprendizes

8 Cursos

oferecido por

LearnQuest

LearnQuest is the preferred training partner to the world’s leading companies, organizations, and government agencies. Our team boasts 20+ years of experience designing, developing and delivering a full suite industry-leading technology education classes and training solutions across the globe. Our trainers, equipped with expert industry experience and an unparalleled commitment to quality, facilitate classes that are offered in various delivery formats so our clients can obtain the training they need when and where they need it.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

2 horas para concluir

A First Glance at Time Series

In this module, we'll get our feet wet with time series in Python. We'll start by getting familiar with where time series fits in to the machine learning landscape. Then, we'll learn about the main types of time series and their distinguishing factors, including period, frequency, and stationarity. After pausing to learn how to plot timeseries in Python, we'll explore the differences between seasonality and cyclicality.

2 horas para concluir

7 vídeos (Total 29 mín.), 3 leituras, 2 testes

2 horas para concluir

Independence and Autocorrelation

In this module, we'll dive into the ideas behind autocorrelation and independence. We'll start by digging into the math of correlation and how it can be used to characterize the relationship between two variables. Next, we'll define its relationship to independence and explain where these ideas can be used. Finally, we'll combine correlation with time series attributes, such as trend, seasonality, and stationarity to derive autocorrelation. We'll go through both some of the theory behind autocorrelation, and how to code it in Python.

2 horas para concluir

8 vídeos (Total 36 mín.), 2 leituras, 2 testes

Semana

Semana 2

3 horas para concluir

Regression and ARIMA Models

In this module, we'll start by reviewing some of the basic concepts behind linear regression. Then, we'll extend this knowledge to feed into lagged regression, an effective way to use regression techniques on time series. Once we have a solid foothold in basic and lagged regression, we'll explore modern methods such as ARIMA (autoregressive integrated moving average). All of this is building the framework for more advanced machine learning models such as LSTMs (long short-term memory network).

3 horas para concluir

4 vídeos (Total 18 mín.), 1 leitura, 2 testes

3 horas para concluir

Final Project

3 horas para concluir

Avaliações

3.3

10 avaliações

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45%
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3 stars
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2 stars
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20%

Principais avaliações do DEMAND FORECASTING USING TIME SERIES

por SF12 de set de 2022

Great course to gain fundemantals of Time Series Analyses for Demand Forecasting..

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Sobre Programa de cursos integrados Machine Learning for Supply Chains

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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