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Virtueller Kurs von: Udemy |
Wie prognostiziert eine Geschäftsbank die erwartete Rendite ihres Kreditportfolios? Oder wie schätzt ein Investmentmanager das Risiko eines Aktienportfolios ein? Welche quantitativen Methoden werden zur Vorhersage von Immobilien verwendet? Wenn es eine Zeitabhängigkeit gibt, dann lautet die Antwort: Zeitreihenanalyse.
In diesem Kurs erlernen Sie die praktischen Fähigkeiten, die Ihnen einen Job als quantitativer Finanzanalyst, Datenanalyst oder Datenwissenschaftler ermöglichen.
Sie erwerben in kurzer Zeit die grundlegenden Fähigkeiten, die es Ihnen ermöglichen, komplizierte Zeitreihenanalysen durchzuführen, die direkt in der Praxis anwendbar sind.
Wir haben einen Zeitreihenkurs erstellt, der nicht nur zeitlos ist, sondern auch: Leicht verständlich, umfassend praktisch, auf den Punkt gebracht, vollgepackt mit vielen Übungen und Ressourcen. Aber wir wissen, dass das möglicherweise nicht ausreicht.
Wir nehmen die bekanntesten Tools und implementieren sie mit Python, der derzeit beliebtesten Programmiersprache.
In diesem Sinne willkommen zur Zeitreihenanalyse in Python! Die große Frage bei der Teilnahme an einem Online-Kurs ist, was Sie erwartet.
Und wir haben dafür gesorgt, dass Sie alles erhalten, was Sie zum Beherrschen der Zeitreihenanalyse benötigen.
Wir beginnen mit der Untersuchung der grundlegenden Zeitreihentheorie, um Ihnen das Verständnis des nächsten Modells zu erleichtern.
Im Laufe des Kurses arbeiten wir dann mit verschiedenen Python-Bibliotheken und bieten Ihnen eine gründliche Schulung.
Wir werden die leistungsstarke Zeitreihenfunktionalität von Pandas sowie andere grundlegende Bibliotheken wie NumPy, Matplotlib, StatsModels, Yfinance, ARCH und PMdarima verwenden.
Mit diesen Tools beherrschen wir die am häufigsten verwendeten Modelle, die es gibt: AR (autoregressives Modell) MA (Modell des gleitenden Durchschnitts) ARMA (autoregressives Modell des gleitenden Durchschnitts) ARIMA (autoregressives Modell des integrierten gleitenden Durchschnitts) ARIMAX (autoregressives Modell des integrierten gleitenden Durchschnitts mit Variablen exogen).
SARIA (saisonales autoregressives gleitendes Durchschnittsmodell).
SARIMA (saisonales autoregressives integriertes gleitendes Durchschnittsmodell).
SARIMAX (saisonales autoregressives integriertes gleitendes Durchschnittsmodell mit exogenen Variablen) ARCH (autoregressives bedingtes Heteroskedastizitätsmodell) GARCH (generalisiertes autoregressives bedingtes Heteroskedastizitätsmodell).
VARMA (Vector Autoregressive Moving Average Model) Wir wissen, dass Zeitreihen eines dieser Themen sind, die immer einige Zweifel aufkommen lassen.
Bis jetzt
Dieser Kurs ist genau das, was Sie brauchen, um Zeitreihen ein für alle Mal zu verstehen.
Darüber hinaus erhalten Sie eine Menge zusätzlicher Materialien, Notizbuchdateien, Kursnotizen, Quizfragen und viele, viele Übungen, alles ist im Lieferumfang enthalten.
Was bekommst du? Aktive Unterstützung bei Fragen und Antworten. Ergänzende Materialien. Notizbuchdateien, Kursnotizen, Quizfragen und Übungen. Das gesamte Wissen, um einen Job mit Zeitreihenanalyse zu bekommen. Eine Community von Data-Science-Enthusiasten. Ein Abschlusszertifikat. Zugriff auf Updates. Zukünftige Lösungen. Lösen Sie reale Geschäftsfälle Holen Sie sich den Job. Gerne bieten wir Ihnen eine 30-tägige Geld-zurück-Garantie an.
Kein Risiko für Sie.
Der Kursinhalt ist ausgezeichnet, und dies ist für uns ein Kinderspiel, da wir sicher sind, dass Sie es lieben werden.
Warum warten? Jeder Tag ist eine verpasste Gelegenheit.
Klicken Sie auf die Schaltfläche „Jetzt kaufen“ und beginnen Sie noch heute mit der Beherrschung von Zeitreihen in Python!
viele Übungen alles dabei.
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denn wir sind sicher, dass es Ihnen gefallen wird.
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