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Der virtuelle Kurs „Praxisanalyse von Zeitreihen – Virtueller Kurs – Coursera“, ist ein Kurs mit unterschiedlichen Inhalten und bietet Videokurse von ca. 26 Stunden bis zum Abschluss. Erkunden Sie die wesentlichen Funktionen und klicken Sie auf die orangefarbene Schaltfläche, um detaillierte Informationen zur E-Learning-Plattform von Coursera zu erhalten
Willkommen bei der praktischen Zeitreihenanalyse! Viele von uns sind „zufällige“ Datenanalysten.
Wir haben eine naturwissenschaftliche, kaufmännische oder technische Ausbildung und werden dann mit Daten konfrontiert, für die wir keine formale analytische Ausbildung haben.
Dieser Kurs richtet sich an Personen mit einigen technischen Fähigkeiten, die mehr als einen „Kochbuch“-Ansatz möchten, sich aber dennoch auf die Arten von routinemäßigen Präsentationen und Analysen konzentrieren müssen, die das Verständnis unserer beruflichen Themen vertiefen.
In der praktischen Zeitreihenanalyse betrachten wir Datensätze, die sequentielle Informationen darstellen, wie Aktienkurse, jährliche Niederschläge, Sonnenfleckenaktivität, Rohstoffpreise und mehr.
Wir diskutieren verschiedene mathematische Modelle, die verwendet werden könnten, um die Prozesse zu beschreiben, die diese Art von Daten erzeugen.
Wir schauen uns auch grafische Darstellungen an, die Auskunft über unsere Daten geben.
Schließlich lernen wir auch, Prognosen zu erstellen, die intelligente Dinge darüber sagen, was uns in der Zukunft erwartet.
Bitte nehmen Sie sich ein paar Minuten Zeit, um die Kursseite zu erkunden.
Sie finden Videovorträge mit unterstützendem schriftlichem Material sowie Quizfragen, um wichtige Punkte hervorzuheben.
Die Kurssprache ist R, eine freie Implementierung der S-Sprache.
Es ist ein professionelles Umfeld und recht einfach zu erlernen.
Sie können den Kursstoff mit Ihren Mitlernenden besprechen.
Bitte nehmen Sie sich einen Moment Zeit, um sich vorzustellen! Das Erlernen der Zeitreihenanalyse kann einige Mühe erfordern: Wir haben versucht, diese Ideen, die „geschäftskritisch“ sind, so zu präsentieren, dass Sie genug von der Mathematik verstehen, um zufrieden zu sein und gleichzeitig sofort produktiv zu sein.
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Staatliche Universität von New York
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