Cours virtuel de : Udemy |
Comment une banque commerciale prévoit-elle le rendement attendu de son portefeuille de prêts ? Ou comment un gestionnaire de placements estime-t-il le risque d'un portefeuille d'actions ? Quelles sont les méthodes quantitatives utilisées pour prédire l'immobilier ? S'il y a une dépendance temporelle, alors vous le savez - la réponse est : analyse de séries chronologiques.
Ce cours vous apprendra les compétences pratiques qui vous permettraient de décrocher un emploi en tant qu'analyste financier quantitatif, analyste de données ou scientifique de données.
En peu de temps, vous acquerrez les compétences fondamentales qui vous permettront d'effectuer des analyses de séries chronologiques complexes directement applicables dans la pratique.
Nous avons créé un cours chronologique qui est non seulement intemporel, mais aussi : Facile à comprendre Complet Pratique Au point Plein d'exercices et de ressources Mais nous savons que cela peut ne pas suffire.
Nous prenons les outils les plus importants et les implémentons via Python, le langage de programmation le plus populaire à l'heure actuelle.
Dans cet esprit, bienvenue dans l'analyse des séries chronologiques en Python ! La grande question lors de la prise d'un cours en ligne est de savoir à quoi s'attendre.
Et nous avons veillé à ce que vous disposiez de tout ce dont vous avez besoin pour maîtriser l'analyse des séries chronologiques.
Nous commençons par explorer la théorie fondamentale des séries chronologiques pour vous aider à comprendre le modèle qui vient ensuite.
Ensuite, tout au long du cours, nous travaillerons avec différentes bibliothèques Python, vous offrant une formation complète.
Nous utiliserons la puissante fonctionnalité de séries chronologiques intégrée à pandas, ainsi que d'autres bibliothèques fondamentales telles que NumPy, matplotlib, StatsModels, yfinance, ARCH et pmdarima.
Avec ces outils nous maîtriserons les modèles les plus utilisés qui existent : AR (modèle autorégressif) MA (modèle à moyenne mobile) ARMA (modèle autorégressif à moyenne mobile) ARIMA (modèle autorégressif à moyenne mobile intégrée) ARIMAX (modèle autorégressif à moyenne mobile intégrée avec variables exogènes ).
SARIA (modèle de moyenne mobile autorégressif saisonnier).
SARIMA (modèle de moyenne mobile intégré autorégressif saisonnier).
SARIMAX (modèle de moyenne mobile intégré autorégressif saisonnier avec variables exogènes) ARCH (modèle d'hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive) GARCH (modèle d'hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive généralisée).
VARMA (Vector Autoregressive Moving Average model) Nous savons que les séries chronologiques font partie de ces sujets qui laissent toujours des doutes.
Jusqu'à maintenant.
Ce cours est exactement ce dont vous avez besoin pour comprendre les séries chronologiques une fois pour toutes.
Non seulement cela, mais vous obtiendrez également de nombreux documents supplémentaires, des fichiers de cahiers, des notes de cours, des questions de quiz et de très nombreux exercices, tout est inclus.
Ce que vous obtenez? Assistance Q&A active Matériel supplémentaire Fichiers de cahiers, notes de cours, questions de quiz, exercices Toutes les connaissances nécessaires pour décrocher un emploi avec l'analyse de séries chronologiques Une communauté de passionnés de science des données Un certificat d'achèvement Accès aux mises à jour Nous sommes heureux d'offrir une garantie de remboursement complète de 30 jours.
Aucun risque pour vous.
Le contenu du cours est excellent, et c'est une évidence pour nous car nous sommes sûrs que vous l'aimerez.
Pourquoi attendre? Chaque jour est une occasion manquée.
Cliquez sur le bouton Acheter maintenant et commencez à maîtriser les séries chronologiques en Python dès aujourd'hui.
beaucoup d'exercices tout est inclus.
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Exercices Toutes les connaissances pour obtenir un emploi avec l'analyse de séries chronologiques Une communauté de passionnés de la science des données Un certificat d'achèvement Accès aux futures mises à jour Résolvez des cas d'affaires réels qui vous permettront d'obtenir le poste Nous sommes heureux d'offrir une garantie de remboursement intégral de 30 jours.
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