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Fit various types of time series models to real world data and use them to forecast the future.
Understand how to assess model fit in time series data.
Know the reasons why time series models and methodology are an important toolkit for any data scientist.
In this 2 hour long project-based course, you will learn the basics of time series analysis in R. By the end of this project, you will understand the essential theory for time series analysis and have built each of the major model types (Autoregressive, Moving Average, ARMA, ARIMA, and decomposition) on a real world data set to forecast the future. We will go over the essential packages and functions in R as well to make time series analysis easy.
Time Series Forecasting
Time Series
Time Series Models
Box Jenkins Method
Statistical Hypothesis Testing
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Time Series Data Overview
Why Time Series?
Key Concepts: Autocorrelation / Autocovariance
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
por MS
21 de jul. de 2020The quizzes and assessments stand out from those on other courses on this platform. Good coverage of topics.
por JK
25 de oct. de 2020That was a great course, now i really know more on Time series
por T
20 de feb. de 2021I actually couldn't load the work space to use the Jupyter notebook (could have to do with my outdated iOS?) but I just wrote the code in R and it was fine
por A
31 de may. de 2020the practising part in cloud computer didnt work. It said file was unavailable
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