시계열 분석과 예측

데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!

47명 이 수강하고 있어요.

루비네 코딩

중급자를 위해 준비한
[수학, 데이터 분석] 강의입니다.

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시계열 분석
시계열 예측
시계열 모델링
딥러닝 시계열 예측

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

금융 데이터 분석과 예측을 하고자 하는 분
데이터 사이언스에 관심이 있으신 분
시계열 모델링 방법에 관심이 있으신 분

선수 지식,
필요할까요?

Python 기초 문법
확률과 통계 (가설검정)
인공 지능 기초

안녕하세요
루비네 코딩입니다.

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강의

루비와 James 쌤이 만들어가는 코딩교실입니다.

루비는 먹고 자는 것이 취미이며 호기심 많은 시츄 여아 입니다.

많은 관심 부탁해요~~ 😊 🙇‍♂️ 🙏

루비네 코딩 : 네이버 블로그 (naver.com)

커리큘럼

전체

30개 ∙ (6시간 6분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. 개요

2개 ∙ (5분)

개요
05:20
강의자료 내려받기

섹션 2. 시계열 모형 기초

8개 ∙ (2시간 1분)

시계열 분석 개요
10:29
시계열의 정상성
15:34
시계열 데이터의 변환
04:37
ARIMA 시계열 모형
23:49
시계열 모형의 해석
15:58
ARIMA 모형의 예측
22:45
시계열 데이터 전처리 (Python 실습)
13:36
ARIMA 모형의 예측 (Python 실습)
15:04

섹션 3. 시계열의 평활화와 예측

9개 ∙ (1시간 29분)

이동평균
08:44
시계열의 분해
11:39
지수평활화 모형
22:17
칼만 필터
12:35
이동평균 (Python 실습)
08:59
시계열의 분해 (Python 실습)
03:46
지수평활화 예측 - 기초 (Python 실습)
06:39
지수평활화 예측 - 심화 (Python 실습)
05:26
칼만 필터 (Python 실습)
09:08

섹션 4. 시계열 모형 심화

7개 ∙ (1시간 32분)

섹션 5. 시계열과 딥러닝

4개 ∙ (57분)

강의 게시일: 2024. 10. 03.

마지막 업데이트일: 2024. 10. 04.

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.

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시계열 분석과 예측

중급자를 위해 준비한
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시계열 데이터로
과거 패턴을 분석하고 미래를 예측하다

혹시 여러분의 고민이 아닌가요?

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이 강의를 만든 사람
루비네 코딩 - James 쌤 (PhD)

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시계열 분석과 예측

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과거 패턴을 분석하고 미래를 예측하다

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