The 1st Lecture of Time Series Analysis

在本系列讲座中,我们将以《Hands-on Time Series Analysis with Python》(B V Vishwas, Ashish Patel)一书为参考展开讲述处理时间序列所需要的技能。在整体6次的直播课上,你将会学到时间序列分析的特点、数据处理和准备、平滑法和回归技术、不同种类的时间序列模型等等。

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September 24, 2021 - 6:00 pm

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September 24, 2021 - 7:00 pm

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数据科学读书会 Book 15 – 时间序列分析

第一讲

数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学,人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地,包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists, 更有大量 Data AnalystsBusiness Analysts,Machine Learning Engineers,Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大,还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。


时间序列分析(Time Series Analysis)是数据科学的必备技能之一,无论是数据分析师,商业分析师,还是数据科学家,都需要时间序列分析的知识。在技术面试中,时间序列分析也被看做一个重要考点:不管是预测金融市场的趋势,还是电力的消耗,或者是供应链的供需分析,时间序列都是我们必须在模型中考虑的重要因素。

时间序列是按照时间先后顺序排列的,有内在联系的数据点集合。对这类数据进行数学和统计分析,发现隐藏的模式和规律,就被称为时间序列分析。 时间序列在金融领域已经发展了几十年,随着现在机器学习和深度学习的成功应用,时间序列与机器学习和深度学习的结合让该领域重新焕发了新的生机。

由于时间序列在时间这一维度上有比较强的关联,时间序列分析和建模相比常规的分类和拟合需要一些特别的技术。在本系列讲座中,我们将以《Hands-on Time Series Analysis with Python》(B V Vishwas, Ashish Patel)一书为参考展开讲述处理时间序列所需要的技能。完成本书后,读者将对解决时间序列问题的概念和技术有深入的了解。本书中的代码可以在 Jupyter Notebooks 中找到;读者可以进行动手实验,学会更合理地使用这些预测。

在整体6次的直播课上,你将会学到时间序列分析的特点、数据处理和准备、平滑法和回归技术、不同种类的时间序列模型等等。

第1讲:Chapter 1 & Chapter 2: 时间序列分析入门
时间序列分析的种类
数据的类别和不同的趋势
数据预处理准备
如何在Python中准备数据

第2讲:Chapter 3 & Chapter 4: 指数平滑法和回归模型的几种技术
简易指数平滑法、二次平滑法和三次平滑法
时间序列分析的稳定行为
稳定性测试方法
自回归模型的不同种类和技术

第3讲:Chapter 5:时间序列的前沿技术
时间序列神经网络
二进制/线性激活函数
前向传播(Forward Propagation)和后向传播(Backward Propagation)
长短期记忆网络(LSTM)

第4讲:Chapter 6:单变量时间序列(Univariate Time Series)
时间序列分析数据准备
长短期记忆网络(LSTM)的数据准备
双向长短期记忆网络(Bidirectional LSTM)
CNN单变量时间序列分析

第5讲:Chapter 7:多变量时间序列(Multivariate Time Series)
LSTM多变量时间序列
双向LSTM多变量时间序列
GRU多变量时间序列
CNN多变量时间序列

第6讲:Chapter 8:时间序列的Prophet模型
Prophet模型介绍
Prophet模型的实施
加入外源变量

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