8 meilleurs cours et classes d’analyse de séries chronologiques [2022]

Après avoir mené des recherches approfondies, notre équipe de plus de 30 experts a établi cette liste de Les meilleurs cours, classes, tutoriels, formations et programmes de certification d’analyse de séries chronologiques disponibles en ligne pour 2022. Cette liste comprend des cours gratuits et payants pour vous aider à apprendre l’analyse des séries chronologiques. Elle est également idéale pour les débutants, les intermédiaires et les experts.

8 meilleurs cours et classes d’analyse de séries chronologiques [2022]

1. Analyse pratique des séries chronologiques par Suny Online (Coursera)

Il s’agit d’un cours pratique destiné aux personnes qui possèdent certaines compétences techniques et qui souhaitent améliorer leurs aptitudes en matière de présentation et d’analyse de séries chronologiques. Dans ce cours, vous examiner les ensembles de données qui représentent des informations séquentielles comme les cours des actions, l’activité des taches solaires, les précipitations annuelles, la valeur des produits agricoleset plus encore. Le cours est préparé par des instructeurs professionnels de l’Université d’État de New York, qui vous aideront tout au long du programme à apprendre les concepts avancés de l’analyse des séries chronologiques. À l’issue du cours, vous recevrez également un certificat de fin d’études que vous pourrez partager avec vos employeurs afin de mettre en valeur vos compétences.

USPs clés –

– Consultez les différents modèles mathématiques qui vous aideront à comprendre les processus qui génèrent ce type de données.

– Découvrez les données à l’aide de représentations graphiques et apprenez comment faire des prévisions qui vous permettront de connaître les choses intelligentes dont vous pourriez avoir besoin à l’avenir.

– Trouvez des tutoriels vidéo dans le cours qui étayent les documents écrits et travaillez avec des quiz pour mettre l’accent sur des sujets cruciaux.

– A la fin du cours, vous serez initié au modèle SARIMA qui peut être intégré dans différents ensembles de données pour la prévision.

Durée : 26 heures

Evaluation : 4,6 sur 5

Vous pouvez ——-

Révision : Je pense que j’ai besoin de soutien pour la toute dernière semaine, à savoir la semaine 6, pour le tout premier quiz. Je ne comprends pas les réponses sur la façon dont elles ont été obtenues, mais j’ai pu obtenir les réponses en répétant le quiz. – DP.

2. Python pour l’analyse des données de séries chronologiques (Udemy)

Il s’agit d’un des meilleurs cours en ligne sur Python pour l’analyse des données de séries chronologiques, qui a été créé pour vous aider à apprendre à utiliser le langage de programmation Python pour l’analyse des séries chronologiques. Il vous permettra vous offrent tout ce que vous devez savoir pour utiliser Python pour la prévision de données de séries chronologiques et pour prévoir de nouveaux points de données. L’instructeur du cours, Jose Portilla, vous guidera à travers une approche régulière qui commencera par les bases, puis passera au travail avec les pandas. Pendant les sessions, l’instructeur sera en contact direct avec vous pour vous apporter une aide supplémentaire. Vous pouvez consulter notre liste de Les meilleurs cours de science des données en Python.

USPs clés –

– Commencez par apprendre à travailler et à manipuler les données en utilisant les bibliothèques NumPy et Pandas avec Python.

– Plongez plus profondément dans le processus de travail des pandas en apprenant à créer des visualisations avec la bibliothèque Pandas et à travailler avec des données horodatées avec Pandas et Python.

– Couvrez les modèles généraux de prévision des séries chronologiques, tels que la création de cartes d’autocorrélation et d’autocorrélation partielle, et apprenez comment ils peuvent être utilisés en conjonction avec les puissants modèles basés sur ARIMA.

– Inclus avec la Prophet Library de Facebook, qui est simple à utiliser pour prévoir l’avenir avec des séries de données temporelles.

Durée : 15-16 heures

Evaluation : 4,6 sur 5

Vous pouvez ——-

Révision : Le cours d’analyse des séries chronologiques est bien structuré. Les conférences de José coulent comme de l’eau. J’ai eu une très bonne couverture des sujets des séries chronologiques. L’apprentissage profond et la bibliothèque des prophètes ont également été inclus. Le bonus multivariable était un plus. Merci beaucoup, José. – Ajitkumar Poolathodiyil.

3. Analyse des séries chronologiques en R (DataCamp)

Un cours interactif, conçu par certains des meilleurs instructeurs de DataCamp pour vous aider à vous familiariser avec certains des concepts et techniques de base de l’analyse des séries chronologiques. Le cours comporte cinq chapitres, dont le premier auquel je peux m’inscrire gratuitement. Dans ce module, vous étude sur l’analyse de corrélation et la fonction d’autocorrélation, l’autorégression, et quelques autres sujets essentiels. Les cours sont accompagnés de multiples conférences vidéo, de quiz, de questionnaires, de devoirs notés et de bien d’autres choses encore pour vous aider à aller au cœur de l’analyse des séries chronologiques. En outre, il utilise et met en œuvre le langage R tout au long du cours.

USPs clés –

– Découvrez comment organiser et visualiser les données de séries chronologiques dans R et apprenez à simplifier les hypothèses largement utilisées dans l’analyse des séries chronologiques.

– Découvrez le modèle du bruit blanc, le modèle de la marche aléatoire et la définition des processus stationnaires tout en effectuant un repérage des tendances.

– Découvrez les fonctions d’autocorrélation et entraînez-vous à estimer et à visualiser les autocorrélations pour les données de séries chronologiques.

– Connaître le modèle de la moyenne mobile simple et plusieurs de ses propriétés de base en estimant le modèle MA en R.

Durée : 4 heures

Evaluation : 4,6 sur 5

Vous pouvez ——-

Révision : J’ai utilisé d’autres sites, mais c’est DataCamp que j’ai gardé ». – Devon Edwards Joseph.

4. Séquence, série temporelle et prédiction par deeplearning.ai (Coursera)

Spécialement conçu pour les développeurs de logiciels qui veulent apprendre à construire des algorithmes évolutifs alimentés par l’IA, ce cours vous aidera à appréhender la manière d’utiliser les outils pour les construire. Un programme de spécialisation inclus avec de nombreux conseils et astuces pour vous aider à apprendre les meilleures pratiques d’utilisation de TensorFlow. Dans ce programme en quatre séries, vous apprendrez comment construire des modèles de séries temporelles ion TensorFlow, et comment mettre en œuvre les meilleures pratiques pour préparer des données de séries temporelles. Le programme est conclu par Laurence Moroney, qui est un développeur et un instructeur professionnel en IA. En outre, d’autres instructeurs participent au programme avec chaque cours. Jetez un coup d’œil à notre programme de Les meilleurs cours d’apprentissage machine.

USPs clés –

– Apprenez les principes les plus importants et les plus fondamentaux de l’apprentissage machine et apprenez à les mettre en œuvre dans des projets réels.

– Explorez les multiples façons d’utiliser les RNN et les 1D ConvNets pour la prédiction, et comment appliquer tout ce que vous avez appris à un modèle de prédiction des taches solaires avec des données du monde réel.

– Apprenez à utiliser TensorFlow pour mettre en œuvre les principes de l’IA et de la ML afin de construire et d’appliquer des modèles évolutifs à des problèmes du monde réel.

– Développez une meilleure compréhension du fonctionnement des réseaux neuronaux et participez au programme de spécialisation Deep learning.

Durée : 13 heures

Evaluation : 4,6 sur 5

Vous pouvez ——-

Révision : C’était une expérience incroyable d’apprendre auprès de si grands experts dans le domaine et d’avoir une compréhension complète de tous les concepts impliqués et aussi d’avoir une compréhension approfondie des compétences de programmation. – OU.

5. Analyse complète des séries chronologiques avec Python (Udemy)

Ce cours fonctionne comme un guide complet pour vous aider à apprendre l’analyse des séries temporelles avec Python tout en couvrant tous les aspects de l’analyse des données temporelles. En suivant les cours, vous pourrez vous fera plonger dans les fonctionnalités de la science des données avec R et vous permettra de mieux comprendre plusieurs concepts de la science des données. En outre, vous serez également initié aux puissants logiciels basés sur Python pour l’analyse des séries chronologiques, aux techniques les plus courantes, aux méthodes de visualisation et aux techniques d’apprentissage approfondi. Le cours est développé par Minerva Singh, qui est diplômée de l’Université d’Oxford en MPhil. Elle vous assistera tout au long des cours pour vous aider à comprendre la complexité de l’apprentissage profond.

USPs clés –

– Un cours appliqué créé pour vous aider à maîtriser les données de séries chronologiques en Python afin que vous puissiez devenir compétent dans l’analyse des données de séries chronologiques.

– Apprenez à utiliser les techniques de la science des données Python pour des données réelles et soyez capable de lire, prétraiter et visualiser des données de séries chronologiques.

– Apprenez à mettre en œuvre des techniques standard de traitement et de visualisation des données de séries chronologiques en Python et à utiliser des paquets basés sur Python.

– À la fin du cours, vous serez en mesure d’utiliser la régression par apprentissage machine pour prévoir les valeurs futures.

Durée : 4-5 heures

Evaluation : 4,3 sur 5

Vous pouvez ——-

Révision : Wow, enfin ! J’ai beaucoup appris en peu de temps, très intéressant et utile. Je vais continuer à en apprendre beaucoup plus sur les séries temporelles avec Python, j’aime vraiment ça, et j’espère trouver un emploi en rapport avec ce sujet. – Nasiruddin Shah.

6. Analyse des séries chronologiques (MIT Open Courseware)

Conçu par le corps enseignant qualifié de l’université du MIT, ce cours vous fournira un aperçu de la théorie et de l’application des méthodes de séries chronologiques en économétrie. Il est entièrement axée sur le développement des compétences requises pour effectuer des recherches empiriques dans des domaines qui utilisent des séries chronologiques de données. Dans cette progression, vous serez équipé de diverses techniques et recettes pour l’estimation et l’évaluation de la qualité des données des séries chronologiques des modèles économiques. En outre, vous aurez accès à des conférences vidéo supplémentaires, des ressources téléchargeables, des quiz, des séances d’entraînement et des projets concrets pour comprendre la complexité de l’analyse des séries chronologiques. N’oubliez pas de consulter notre Les meilleurs cours d’apprentissage en profondeur.

USPs clés –

– Les cours abordent une variété de sujets, tels que les modèles univariés de papeterie et de non-stationnerie, les méthodes du domaine fréquentiel, les modèles d’estimation et d’inférence dans les séries chronologiques persistantes et les ruptures structurelles.

– Connaître les techniques uniques d’analyse et les hypothèses des modèles modernes d’équilibre général dynamique et stochastique, de l’approche bayésienne et des méthodes de simulation des moments.

– Comprendre les limites et les pièges des différents styles et leurs solutions potentielles en accordant une attention particulière à ces sujets.

– Inscrivez-vous aux différentes activités et à l’examen final pour obtenir votre certificat de fin d’études signé par le MIT.

Durée : 4-5 heures

Evaluation : 4,4 sur 5

Vous pouvez ——-

7. Prévisions et analyse des séries chronologiques dans le tableau (Udemy)

Élaboré par des instructeurs professionnels de la formation R-Tutorials, ce cours vous aidera apprendre et comprendre comment utiliser Tableau pour travailler avec des séries chronologiques, générer des prévisionset ajouter la fonctionnalité R pour améliorer le tableau. Vous commencerez par l’introduction générale de Tableau et de Séries chronologiques, puis vous apprendrez les moyennes mobiles, qui sont largement utilisées dans l’analyse des séries chronologiques. L’instructeur du cours vous aidera tout au long des sessions pour vous montrer comment lire les résultats obtenus et comment modifier manuellement les paramètres de prévision.

USPs clés –

– Un programme d’apprentissage complet qui ne nécessite pas de compétences préalables en R pour comprendre l’utilisation de Tableau pour l’analyse de séries chronologiques.

– Apprenez à visualiser des séries chronologiques dans un tableau, à utiliser les fonctions spécifiques aux séries chronologiques dans un tableau, à effectuer des calculs avec des données de séries chronologiques dans un tableau comme les calculs SMA, etc.

– Apprenez à utiliser les outils de prévision de Tableau pour les modèles de lissage exponentiel et soyez capable d’intégrer R dans Tableau pour améliorer les capacités de prévision.

– A la fin du prospectus, vous pourrez obtenir des données dans Tableau et vous orienter dans l’interface.

Durée : 3-4 heures

Evaluation : 4,7 sur 5

Vous pouvez ——-

Révision : La voix/la prononciation n’est pas claire. De plus, l’explication semble être plus théorique. Il faut montrer un bon exemple pour faire comprendre la différence entre les variables discrètes et les variables continues. – Udayan Roy.

8. Prévision des séries chronologiques (Udacity)

Les personnes qui recherchent un cours gratuit pour commencer leur voyage dans l’analyse des séries chronologiques peuvent bénéficier de l’aide de ce programme gratuit proposé par Udacity. Dans ce cours, vous être guidé vers les connaissances fondamentales de la construction et de l’application de modèles de prévision de séries chronologiques dans de multiples contextes commerciaux. En outre, vous apprendrez les composantes essentielles des données de séries chronologiques et des modèles de prévision, et comment utiliser des modèles autorégressifs, intégrés et à moyenne mobile pour créer des prévisions. Ce cours est conçu par Tony Moses, qui propose également d’autres programmes avancés liés à l’analyse des séries chronologiques, tels que Introduction à la programmation pour l’analyse des séries chronologiques. Consultez notre Les meilleurs cours de SIG.

USPs clés –

– Familiarisez-vous avec une variété de méthodes de prévision simples et apprenez quels attributs font des données une série chronologique tout en acquérant des connaissances sur les tendances et les schémas cycliques.

– Apprenez comment développer et utiliser les modèles ETS pour la prévision et comment utiliser les tracés de décomposition pour visualiser les données des séries chronologiques.

– Obtenez des informations précieuses sur l’analyse des séries chronologiques grâce à un riche contenu d’apprentissage, des quiz interactifs, des vidéos pour les enseignants, des devoirs notés et bien plus encore.

– Être capable d’interpréter les résultats des modèles de séries chronologiques tout en utilisant des échantillons résistants pour comparer les modèles de prévision.

Durée : 3 semaines

Evaluation : 4,5 sur 5

Vous pouvez ——-

Il s’agissait donc des meilleurs cours, classes, tutoriels, formations et programmes de certification en matière d’analyse de séries chronologiques disponibles en ligne. Nous espérons que vous avez trouvé un cours qui vous aidera à atteindre vos objectifs d’apprentissage. Nous vous souhaitons un bon apprentissage !