Расширьте свои возможности с помощью SAS Visual Forecasting и расширенной программы прогнозирования данных.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Используя SAS Visual Forecasting и другие инструменты SAS, вы научитесь исследовать временные ряды, создавать и выбирать функции, создавать крупномасштабную систему прогнозирования и управлять ею, а также использовать различные модели для идентификации, оценки и прогнозирования важных компонентов сигнала.
В рамках этого проекта стажировки студенты обнаружат компоненты сигналов в важных сериях, а затем определят специальные спецификации, подходящие для этих серий. Эти индивидуальные спецификации интегрируются в крупномасштабную систему прогнозирования, созданную студентами для автоматизации процесса создания, выбора модели и прогнозирования.
Студенты адаптируются к повторяющимся событиям и аномалиям в процессе генерации данных, чтобы улучшить автоматизированную систему прогнозирования.
Этот курс посвящен исследованию данных, созданию признаков и удалению признаков для временных последовательностей. Обсуждаемые темы включают в себя:
В этом курсе вы научитесь выполнять анализ мотивов и применять анализ в спектральной или частотной области. Вы также узнаете, как работают меры расстояния, реализуете приложения, изучите компоненты сигналов и создадите функции для временных рядов.
Этот курс подходит для аналитиков с количественным опытом, а также для экспертов в этой области, которые хотят добавить инструменты в свой набор инструментов в области временных рядов. Прежде чем начать курс, вы должны освоить основные статистические понятия. Вы можете приобрести этот опыт, пройдя курс статистики в SAS. Знакомство с матрицами и анализом главных компонент также может помочь, но не является обязательным.
В этом курсе вы научитесь разрабатывать и поддерживать крупномасштабный проект прогнозирования с использованием инструментов SAS Visual Forecasting. Первоначально акцент будет сделан на:
Этот курс подходит для аналитиков, которые хотят улучшить свои навыки обучения с помощью аналитических инструментов, подходящих для тестирования, изменения, моделирования, прогнозирования и управления данными, которые содержат переменные, собранные с течением времени. Более того, курс в основном основан на синтаксисе, поэтому аналитики, проходящие этот курс, должны иметь базовые знания в области кодирования. Полезен опыт работы с объектно-ориентированным языком программирования, а также умение работать с большими таблицами.
В этом курсе вы научитесь строить, уточнять, расширять и в некоторых случаях интерпретировать модели, предназначенные для одной серии последовательностей. Представлены три подхода к моделированию:
Курс завершается рассмотрением того, как можно повысить точность прогнозирования путем объединения сильных сторон различных подходов. Последний урок включает в себя демонстрацию создания интегрированных прогнозов (или анклавов) и гибридных моделей.
Этот курс подходит для аналитиков, которые хотят улучшить свои навыки обучения с помощью аналитических инструментов, подходящих для тестирования, изменения, моделирования, прогнозирования и управления данными, которые содержат переменные, собранные с течением времени.
В этом курсе используются различные программные инструменты. Знакомство с базовыми SAS, SAS/ETS, SAS/STAT и SAS Visual Forecasting, а также с инструментами с открытым исходным кодом для обработки порядковых данных и моделирования полезно, но не обязательно. Уроки по байесовскому анализу и моделям машинного обучения предполагают предварительное знание этих тем. Один из способов получить этот опыт — пройти учебные пособия по SAS: «Байесовский анализ с использованием SAS» и «Машинное обучение с использованием SAS Viya».
