آنچه یاد خواهید گرفت:

• مفاهیم پایه‌ی پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از مدل‌های پایه
• کاربرد مدل‌های آماری مانند ARIMA ،ETS ،TBATS و غیره
• استفاده از معماری‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق پیشرفته مانند NHITS ،TSMixer ، iTransformer ،TimeGPT و غیره!

پیش نیازهای دوره

• آشنایی پایه با زبان برنامه‌نویسی پایتون

توضیحات دوره

تسلط به پیش‌بینی سری‌های زمانی: از اصول تا یادگیری عمیق

قدرت تحلیلات پیش‌بینی را در این دوره‌ی جامع 12 ساعته که به‌طور خاص برای دانشجویان علم داده طراحی شده، کشف کنید. چه بخواهید روندهای بازار را پیش‌بینی کنید، زنجیره‌های تأمین را بهینه‌سازی کنید یا الگوهای آب و هوایی را پیش‌بینی کنید، این دوره شما را با مهارت‌های اساسی برای مواجهه با چالش‌های واقعی پیش‌بینی تجهیز می‌کند.

آنچه یاد خواهید گرفت

با برنامه درسی به‌دقت طراحی‌شده ما از یک مبتدی به یک کارشناس با اعتماد به نفس تبدیل شوید. با مدل‌های آماری پایه شروع می کنید و به پیاده‌سازی معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق خواهید پرداخت. در این مسیر، شما مهارت‌های زیر را به‌دست خواهید آورد:

• روش‌های پیش‌بینی کلاسیک (ARIMA ،SARIMA ،SARIMAX)
• تکنیک‌های پیشرفته مانند هموارسازی نمایی، TBATS و مدل Theta 
• معماری‌های یادگیری عمیق برای سری‌های زمانی
• فریم‌ورک Prophet فیس‌بوک
• مدل‌های پیشرفته برای چالش‌های پیچیده‌ی پیش‌بینی
• رویکردهای تخصصی برای سری‌های زمانی ناپیوسته

چرا این دوره متمایز است؟

• 14+ پروژه عملی که یادگیری شما را تقویت می‌کند.
• برنامه درسی 100% مبتنی بر پایتون با پیاده‌سازی‌های کامل کدنویسی
• کاربردهای دنیای واقعی در حوزه‌های مالی، اقتصادی، خرده‌فروشی و زنجیره تأمین
• مسیر یادگیری تدریجی از مفاهیم پایه تا مفاهیم پیشرفته
• محتوای انحصاری در مورد مدل‌های پیشرفته پیش‌بینی

این دوره برای شما مناسب است اگر...

شما به پیش‌بینی سری‌های زمانی آشنا نیستید اما مهارت‌های برنامه‌نویسی پایه در پایتون دارید. نیازی به تجربه‌ی قبلی در پیش‌بینی نیست – ما در هر مرحله، از درک اصول گرفته تا پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی پیشرفته، شما را راهنمایی خواهیم کرد.

ساختار دوره

برنامه درسی به‌طور طبیعی از مفاهیم پایه‌ای تا کاربردهای پیشرفته جریان دارد:

1. روش‌های آماری اصلی و پیاده‌سازی عملی آن‌ها

2. تکنیک‌های پیش‌بینی چندمتغیره برای داده‌های پیچیده

3. رویکردهای یادگیری عمیق ساخته شده از پایه

4. فریم‌ورک‌های مدرن و معماری‌های پیشرفته

5. موضوعات ویژه در پیش‌بینی تقاضای ناپیوسته

با پایان این دوره، شما مهارت‌ها و اعتماد به نفس لازم برای مواجهه با چالش‌های پیش‌بینی مختلف در هر صنعتی را خواهید داشت. با ما همراه شوید تا یکی از ارزشمندترین مهارت‌ها در علم داده را تسلط یابید، که به‌وسیله‌ی تمرین‌های عملی گسترده و کاربردهای دنیای واقعی پشتیبانی می‌شود.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مبتدیان مشتاق به یادگیری درباره‌ی پیش‌بینی سری‌های زمانی
• کارشناسانی که به دنبال بهبود مهارت‌های پیش‌بینی خود هستند.
• هر کسی که به‌طور جدی به تسلط به پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از مدل‌های پیشرفته فکر می‌کند.