fbpx
Generic filters
Search in title

Time Series Modelling Eğitimi

Eğitim Hakkında

Time Series Modelling Eğitimi, zaman serisi verilerinin analizi ve tahminleri üzerine odaklanır. Derinlemesine bir eğitim programıdır. Bu eğitim, veri bilimcileri, analistler ve iş dünyasında stratejik kararlar alır. Bunun için veri tabanlı yaklaşımları kullanan profesyoneller için özel olarak tasarlanmıştır. Eğitim, zaman serisi verilerinin nasıl toplanacağı, işleneceği, analiz edileceği ve bu verilerden nasıl anlamlı sonuçlar çıkarılacağı konularını kapsamaktadır.

Program, katılımcılara, özellikle iş dünyasında karşılaşılan gerçek dünya senaryolarında uygulanabilecek zaman serisi modellerinin temelini ve uygulamalarını öğretmeyi amaçlamaktadır. Eğitim, zaman serisi analizi, tahmin yöntemleri, trend analizi, mevsimsellik gibi temel kavramları içermektedir. Ayrıca, katılımcılar ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) ve sezonsal ARIMA gibi gelişmiş zaman serisi modelleme tekniklerini öğrenecekler.

Eğitim süresince, katılımcılar, Python gibi popüler programlama dillerini kullanır.  Zaman serisi verilerini nasıl manipüle edeceklerini ve analiz edeceklerini öğrenecekler. Bu, veri setlerinin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve zaman serisi verilerinin görselleştirilmesi gibi pratik becerileri içerir. Eğitim aynı zamanda, katılımcılara gerçek zamanlı veriler üzerinde çalışma imkanı sunarak, teorik bilgileri pratiğe dökmelerine olanak tanır.

Time Series Modelling Eğitimi programı, katılımcılara en güncel araçları ve teknikleri öğretmeyi hedefler. Aynı zamanda onları bu alandaki en son trendler ve uygulamalar hakkında bilgilendirecek. Eğitimin sonunda, katılımcılar zaman serisi verilerini etkin bir şekilde analiz edebilmektedir. Ayrıca, doğru tahminler yapabilmekte ve bu bilgileri iş stratejilerini geliştirmek için kullanabilmektedir. Bu beceriler, iş dünyasında rekabet avantajı sağlar.  Katılımcıların kariyerlerinde önemli bir fark yaratma potansiyeline sahiptir.

Neler Öğreneceksiniz?

Bu eğitim programı, katılımcılara aşağıdaki konularda derinlemesine bilgi ve beceriler kazandırmayı hedefler:
  • Zaman serisi verilerinin temel kavramları ve özellikleri
  • Zaman serisi verilerinin görselleştirilmesi ve analizi
  • Zaman serilerinin istatistiksel özellikleri
  • Zaman serilerinin istatistiksel modellemesi
  • Zaman serilerinde tahmin ve öngörü analizi
  • ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) ve GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) gibi yaygın modellerin kullanımı
  • Zaman serisi verilerinin Python veya R gibi programlama dilleriyle analizi ve modellemesi

Ön Koşullar

Kimler Katılmalı

Time Series Modelling Eğitimi, aşağıdaki profesyoneller için uygundur:
  • Veri Analistleri
  • Veri Bilimcileri
  • Finans Analistleri
  • Pazarlama Analistleri
  • Operasyon Yöneticileri
  • İş Zekası Uzmanları
  • Ekonomistler
  • Herhangi bir sektörde zaman serisi verileri ile çalışan profesyoneller
Bu eğitim, zaman serisi verilerini anlamak, analiz etmek ve tahmin etmek isteyen herkes için faydalıdır.

Outline

Day 1: Introduction to Time Series and Basic Models

Session 1: Overview of Time Series Analysis
  • Understanding Time Series Data
  • Importance and applications of Time Series Analysis
  • Components of Time Series: Trend, Seasonality, Cycle, Irregular component
Session 2: Basic Visualization and Analysis of Time Series Data
  • Plotting Time Series data
  • Autocorrelation Function (ACF) and Partial Autocorrelation Function (PACF)
  • Decomposition of Time Series data into its components
Session 3: Basic Models for Time Series Forecasting
  • Introduction to Moving Average and Exponential Smoothing Models
  • Understanding Autoregressive (AR) Models
  • Building a basic AR model in Python
Session 4: Hands-on Exercise
  • Participants will perform a basic analysis and modeling of a provided time series
dataset

Day 2: Advanced Time Series Models and Forecasting

Session 1: Advanced Models for Time Series Forecasting
  • Understanding ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) and SARIMA
(Seasonal ARIMA) models
  • Building an ARIMA model in Python
  • Choosing parameters for ARIMA/SARIMA models
Session 2: Model Validation and Forecasting
  • Testing the goodness of fit for a Time Series model
  • Out of sample validation techniques
  • Generating forecasts using Time Series models
Session 3: Introduction to Machine Learning for Time Series Forecasting
  • Basics of machine learning for Time Series
  • Implementing Recurrent Neural Networks (RNNs) and LSTM (Long Short Term
Memory) networks for Time Series forecasting Session 4: Hands-on Exercise and Course Wrap-up
  • Participants will build and validate an ARIMA model and generate forecasts, as well
as experiment with a basic machine learning model for Time Series forecasting
  • Review key concepts and methodologies, address outstanding questions
  • Discuss how these techniques can be applied to real-world problems, and potential
next steps for further learning

Eğitim Talep Formu