Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/demand-prediction-using-time-series
こんにちは、皆さん！今日はCourseraで提供されている「Demand Forecasting Using Time Series」というコースについてのレビューを書こうと思います。このコースは、サプライチェーンの基本を学ぶための専門化の第2弾で、需要予測のための時系列分析に特化しています。
コースの最初のモジュールでは、Pythonを使用して時系列データに触れ、時系列が機械学習のどの部分に位置するかを学びます。さらに、時系列の主要な種類やその特徴を理解し、時系列データのプロット方法も学びます。この基礎をしっかりと身につけることで、データ分析の土台を築くことができます。
次に進むと、「独立性と自己相関」というモジュールがあります。ここでは、自己相関の概念や独立性に関する理論を掘り下げ、具体的な数理とPythonでの実装方法を学びます。この部分は特に重要で、時系列分析の理解を深める鍵となります。
さらに、回帰分析とARIMAモデルについても学びます。線形回帰の基本を復習し、遅延回帰に進むことで時系列データへの応用を学びます。最終的には、ARIMAモデルを用いた需要予測を行うための理解を深めることができます。
コースの最後には、実践プロジェクトとしてARIMAモデルを使用した需要予測を行う機会があり、実際のデータに基づいて学んだ知識を応用することができます。
このコースは、時系列データの分析や需要予測に興味のある方にとって、非常に価値のあるプログラムだと思います。特にサプライチェーンやデータ分析の分野でキャリアを築きたい方におすすめです。じっくり学びながら、実践的なスキルを身につけることができる貴重な機会です！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/demand-prediction-using-time-series