سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی با Python

کتاب تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی با Python

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی با Python

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: حوزه‌های تخصصی**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و کاربردهای آن
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه سری‌های زمانی
  • 3. انواع سری‌های زمانی: ایستا و ناایستا
  • 4. نمودار سری زمانی و تفسیر آن
  • 5. همبستگی خودکار و همبستگی جزئی
  • 6. شناسایی مولفه‌های سری زمانی: روند، فصلیت، و نویز
  • 7. روش‌های تشخیص روند در سری‌های زمانی
  • 8. روش‌های حذف فصلیت
  • 9. تجزیه و تحلیل مولفه‌های سری زمانی با استفاده از decomposition
  • 10. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای کار با سری‌های زمانی
  • 11. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی با Pandas
  • 12. نمایش و تجسم سری‌های زمانی با Matplotlib و Seaborn
  • 13. کار با داده‌های تاریخ و زمان در Pandas
  • 14. توابع پنجره‌ای (Rolling Window) در Pandas
  • 15. توابع تجمعی (Expanding Window) در Pandas
  • 16. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 17. عملیات برداری در NumPy
  • 18. مقدمه‌ای بر کتابخانه Statsmodels برای سری‌های زمانی
  • 19. مدل‌های میانگین متحرک (MA)
  • 20. مدل‌های خودرگرسیو (AR)
  • 21. مدل‌های ARMA
  • 22. مدل‌های ARIMA
  • 23. تشخیص مرتبه مدل‌های ARIMA (p, d, q)
  • 24. تخمین پارامترهای مدل‌های ARIMA
  • 25. ارزیابی مدل‌های ARIMA
  • 26. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARIMA
  • 27. مدل‌های فصلی ARIMA (SARIMA)
  • 28. کاربرد SARIMA در داده‌های با الگوی فصلی قوی
  • 29. مقدمه‌ای بر مدل‌های حالت فضا (State Space Models)
  • 30. فیلتر کالمن (Kalman Filter)
  • 31. کاربرد فیلتر کالمن در سری‌های زمانی
  • 32. مدل‌های اتورگرسیو شرطی ناهمسانی واریانس (ARCH)
  • 33. مدل‌های GARCH
  • 34. کاربرد GARCH در تحلیل سری‌های مالی
  • 35. تحلیل و پیش‌بینی سری‌های مالی
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای سری‌های زمانی
  • 37. مدل‌های رگرسیون خطی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 38. مدل‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 39. کاربرد شبکه‌های عصبی برای سری‌های زمانی
  • 40. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 41. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 42. شبکه‌های عصبیGRU
  • 43. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای سری‌های زمانی
  • 44. ترکیب مدل‌های یادگیری ماشین با مدل‌های کلاسیک
  • 45. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در سری‌های زمانی
  • 46. انواع معیارهای ارزیابی: MSE, RMSE, MAE
  • 47. معیارهای ارزیابی برای سری‌های زمانی: MAPE, SMAPE
  • 48. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 49. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای سری‌های زمانی
  • 50. روش‌های پیش‌بینی چند گام به جلو (Multi-step Forecasting)
  • 51. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی
  • 52. تحلیل سری‌های زمانی چند متغیره
  • 53. مدل‌های VAR (Vector Autoregression)
  • 54. کاربرد VAR در تحلیل روابط بین سری‌های زمانی
  • 55. مقدمه‌ای بر تحلیل طیفی (Spectral Analysis)
  • 56. تبدیل فوریه (Fourier Transform)
  • 57. تجزیه و تحلیل فرکانسی سری‌های زمانی
  • 58. مقدمه‌ای بر مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models)
  • 59. شبیه‌سازی سری‌های زمانی با مدل‌های مبتنی بر عامل
  • 60. تحلیل داده‌های بزرگ سری زمانی (Big Data Time Series)
  • 61. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ برای سری‌های زمانی
  • 62. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و اقتصاد اسلامی
  • 63. اصول اقتصاد اسلامی در تحلیل سری‌های زمانی
  • 64. مدل‌سازی سری‌های زمانی در چارچوب عقود اسلامی
  • 65. ارزیابی ریسک در چارچوب عقود اسلامی
  • 66. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و مدیریت مالی اسلامی
  • 67. شاخص‌های مالی در اقتصاد اسلامی
  • 68. تحلیل و پیش‌بینی روندهای اقتصادی در ایران
  • 69. تحلیل سری‌های زمانی اقتصادی با ابزارهای پایتون
  • 70. کاربرد سری‌های زمانی در پیش‌بینی تورم
  • 71. کاربرد سری‌های زمانی در پیش‌بینی نرخ ارز
  • 72. تحلیل سری‌های زمانی مربوط به بازارهای سرمایه ایران
  • 73. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و علوم اجتماعی
  • 74. تحلیل پدیده‌های اجتماعی با سری‌های زمانی
  • 75. مدل‌سازی رفتار جمعی با سری‌های زمانی
  • 76. کاربرد سری‌های زمانی در تحلیل روندهای فرهنگی
  • 77. ملاحظات اخلاقی در تحلیل سری‌های زمانی
  • 78. حفظ حریم خصوصی در داده‌های سری زمانی
  • 79. مسئولیت‌پذیری در پیش‌بینی و تصمیم‌گیری
  • 80. مطالعات موردی در تحلیل سری‌های زمانی
  • 81. تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی مربوط به سلامت عمومی
  • 82. تحلیل سری‌های زمانی در حوزه انرژی
  • 83. تحلیل سری‌های زمانی در حوزه حمل و نقل
  • 84. تحلیل سری‌های زمانی در حوزه کشاورزی
  • 85. تحلیل سری‌های زمانی در حوزه صنعت
  • 86. پیشرفت‌های نوین در حوزه سری‌های زمانی
  • 87. کاربرد یادگیری عمیق پیشرفته برای سری‌های زمانی
  • 88. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) برای سری‌های زمانی
  • 89. روش‌های ترکیب مدل‌های مختلف
  • 90. تکنیک‌های پیشرفته برای مدیریت داده‌های سری زمانی نامنظم
  • 91. مطالعه موردی پیشرفته: پیش‌بینی سری زمانی پیچیده
  • 92. بررسی چالش‌های عملی در پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 93. نکات تکمیلی و منابع بیشتر برای مطالعه

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.