קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בניתוח סדרי זמן ונתונים סדורים של המכון ללימודים מתקדמים

יצירת תכונות עבור נתוני סדרות זמן

קורס 1

• משך: 7 שעות

פרטי הקורס

מה תלמדו

קורס זה מתמקד בחקר נתונים, יצירת תכונות וסילוק תכונות עבור רצפים בזמן. הנושאים הנדונים כוללים:

• חציצה
• חידוד
• טרנספורמציות
• פעולות על קבוצות נתונים עבור סדרות זמן
• ניתוח ספקטרלי
• ניתוח ספקטרום סינגולרי
• מדדי מרחק
• ניתוח מוטיבים

בקורס זה תלמדו לבצע ניתוח מוטיבים וליישם אנליזות בתחום הספקטרלי או התדירי. גם תגלו כיצד פועלים מדדי המרחק, תיישמו אפליקציות, תחקורו רכיבי אות ויצור תכונות עבור סדרות זמן.

קורס זה מתאים לאנליסטים בעלי רקע כמותי כמו גם למומחים בתחום המעוניינים להוסיף כלים לתיבת הכלים שלהם בתחום סדרות הזמן. לפני תחילת הקורס, עליכם להיות נוחים עם מושגים סטטיסטיים בסיסיים. תוכלו לרכוש ניסיון זה על ידי השלמת קורס הסטטיסטיקה עם SAS. היכרות עם מטריצות וניתוח רכיבי עיקרי גם עשויה לעזור, אך אינה חובה.

בניית מערכת לחיזוי אוטומטית בקנה מידה גדול

קורס 2

• משך: 10 שעות

פרטי הקורס

מה תלמדו

בקורס זה תילמדו לפתח ולתחזק פרויקט חיזוי בקנה מידה גדול באמצעות כלים של SAS Visual Forecasting. הדגש יהיה בתחילה על:

• בחירת שיטות מתאימות ליצירת נתונים ולטרנספורמציות של משתנים
• יצירת מודלים ובחירת מודלים
• שיפור ביצועי החיזוי הבסיסיים על ידי שינוי תהליכים ברירת המחדל במערכת

קורס זה מתאים לאנליסטים המעוניינים לשפר את מיומנויות הלמידה שלהם עם כלים אנליטיים המתאימים לבדיקת, שינוי, מודלציה, חיזוי וניהול נתונים שמכילים משתנים שנאספים לאורך זמן. יתרה מכך, הקורס מתבסס בעיקר על תחביר, ולכן אנליסטים שלוקחים את הקורס הזה צריכים להיות בעלי ידע בסיסי בקידוד. ניסיון עם שפת תכנות מונחית עצמים הוא מועיל, כמו גם היכרות עם טיפול בטבלאות גדולות.

מודלינג של נתוני סדרות זמן ונתונים סדורים

קורס 3

• משך: 11 שעות

פרטי הקורס

מה תלמדו

בקורס זה תלמדו לבנות, לחדד, להרחיב ובחלק מהמקרים לפרש מודלים המיועדים לסדרת רצפים אחת. יש שלוש גישות מודלינג המוצגות:

• הגישה המסורתית של Box-Jenkins למודל סדרות זמן נידונה בחלק הראשון של הקורס.
• הגישה הבייסיאנית למודל סדרות זמן נדונה לאחר מכן.
• אלגוריתמי למידת מכונה עבור סדרות זמן הוא הגישה השלישית.

הקורס מסיים בשקילת כיצד ניתן לשפר את דיוק החיזוי על ידי שילוב כוחות הגישות השונות. השיעור הסופי כולל הדגמות על יצירת חיזויים משולבים (או אנצלבים) ומודלים היברידיים.

קורס זה מתאים לאנליסטים המעוניינים לשפר את מיומנויות הלמידה שלהם עם כלים אנליטיים המתאימים לבדיקת, שינוי, מודלציה, חיזוי וניהול נתונים שמכילים משתנים שנאספים לאורך זמן.

קורס זה עושה שימוש במגוון כלים תוכנתיים שונים. היכרות עם Base SAS, SAS/ETS, SAS/STAT ו-SAS Visual Forecasting, כמו גם כלים בקוד פתוח לטיפול בנתונים סדורים ומודלציה, היא מועילה אך אינה חובה. השיעורים על ניתוח בייסיאני ומודלים של למידת מכונה מניחים ידע קודם על הנושאים הללו. אחת הדרכים בהן יכולים התלמידים לרכוש רקע זה היא על ידי השלמת קורסי הלימוד של SAS: ניתוחים בייסיאניים באמצעות SAS ולמידת מכונה באמצעות SAS Viya.