پیش‌بینی‌های سری‌ زمانی با رگرسیون خطی درباره CO2

آنچه یاد خواهید گرفت:

• به خاطر داشته باشید که تمامی کدها برای دانلود در دسترس شما هستند و همچنین انتشارات و آموزش‌ها گنجانده شده است.
• شما یاد خواهید گرفت که رگرسیون خطی چیست و چگونه برای پیش‌بینی سری‌ زمانی استفاده می‌شود. کاربرد در CO2
• استفاده از داده‌ رسمی بانک جهانی - مناطق متعدد
• همیشه در حال گسترش - ویدئوها و انتشارات جدید هر 6 تا 12 ماه اضافه می‌شوند، پس حتماً دوباره چک کنید.

پیش‌نیازهای دوره

• هیچ پیش‌نیازی جز دانش اولیه از پایتون وجود ندارد.

توضیحات دوره

بررسی دوره:

• این دوره شما را با مهارت‌های پیش‌بینی با استفاده از رگرسیون خطی تجهیز خواهد کرد. در طول دوره، شما بینش‌های عملی با پیش‌بینی انتشار گاز CO₂ تا سال 2050 به‌دست آورده و از داده‌ تاریخی انتشار از پایگاه‌ داده‌های رسمی بانک جهانی استفاده می‌کنید.
• یک متدولوژی 10 مرحله‌ای دقیق و به‌ خوبی ساختاربندی‌ شده اطمینان می‌دهد که پیش‌بینی‌های شما از نظر علمی معتبر، از نظر آماری صحیح و به شدت قابل اعتماد باشند که شما را در نقش‌های تصمیم‌گیری داده محور متمایز می‌کند.
• این دوره با مطالعات موردی عملی و پوشش مناطق کلیدی متعدد، از جمله هند، چین، ایالات متحده، انگلستان، فرانسه، اتحادیه اروپا و میانگین جهانی غنی شده است. با بررسی اقتصادهای متنوع، شما به نحوه تأثیر تفاوت‌ها و روندهای منطقه‌ای بر انتشار CO₂ تسلط خواهید یافت که به شما امکان تولید پیش‌بینی‌های دقیق و سفارشی را می‌دهد. هر تمرین پیش‌بینی با استفاده از داده‌ واقعی و تحلیل‌های آماری جامع تقویت می‌شود که تخصص شما را تقویت کرده و اعتمادبه‌نفس شما را در کاربرد تکنیک‌های رگرسیون خطی در سناریوهای محیطی و اقتصادی افزایش می‌دهد.
• برای تضمین بالاترین دقت در پیش‌بینی‌های خود، شما یاد خواهید گرفت که تست‌های آماری پیشرفته را به‌طور دقیق پیاده کنید. شما خواهید آموخت که چگونه پیش‌بینی‌های خود را به‌طور سیستماتیک اعتبارسنجی کنید، عدم قطعیت‌ها را کمیت‌سنجی کنید و نتایج را به‌طور مؤثر تفسیر کنید. در پایان دوره، شما قادر خواهید بود پیش‌بینی‌های معتبر بلندمدت در مورد انتشار CO₂ تولید کنید که قادر به تأثیرگذاری بر سیاست، استراتژی‌های کسب‌وکار و ابتکارات برنامه‌ریزی پایدار در سطح جهانی باشد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• توسعه‌دهندگان کمی که به دنبال گسترش در زمینه اقتصاد با تمرکز بر انرژی هستند.
• حرفه‌ای‌های انرژی که به متدهای داده محور علاقه‌مند هستند.
• حرفه‌ای‌های امور مالی و اقتصاد که به دنبال مهارت‌های علم داده مرتبط با اقتصاد هستند.
• دانشجویان و محققانی که به دنبال پروژه‌های عملی هستند
• مدیرانی که می‌خواهند کاربردهای علم داده و یادگیری ماشین را در اقتصاد درک کنند.
• پژوهشگران عملی و مدل‌سازان اقتصادی و انرژی که به دنبال پیشرفت مهارت‌های خود هستند.