Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/practical-time-series-analysis

Einführung in die praktische Zeitreihenanalyse

Willkommen zu meinem neuesten Blogpost, in dem ich einen spannenden Kurs auf Coursera vorstelle: Practical Time Series Analysis.

In einer Welt, in der Daten immer wichtiger werden, stehen viele von uns oft vor der Herausforderung, mit Daten zu arbeiten, ohne eine formelle analytische Ausbildung zu haben. Dieser Kurs richtet sich an solche “zufälligen” Datenanalysten, die entweder im Bereich der Wissenschaft, im Geschäftsleben oder im Ingenieurwesen tätig sind und sich mehr als nur eine “Kochbuch”-Anleitung wünschen.

Kursüberblick

Der Kurs ist in sechs Wochen unterteilt, die sich auf verschiedene Aspekte der Zeitreihenanalyse konzentrieren:

• Woche 1: Grundstatistik – Hier lernen Sie, wie Sie R auf Windows und Mac installieren und die grundlegenden inferenzstatistischen und deskriptiven Statistikkenntnisse auffrischen.
• Woche 2: Visualisierung von Zeitreihen und erste Modelle – In dieser Woche beginnen Sie mit der Untersuchung und Visualisierung von Zeitreihen, die als Datensätze verfügbar sind, und entwickeln erste mathematische Modelle zu deren Analyse.
• Woche 3: Stationarität, MA(q) und AR(p)-Prozesse – Wichtige Konzepte wie Stationarität werden eingeführt, sowie autoregressive Prozesse und Yule-Walker-Gleichungen.
• Woche 4: AR(p)-Prozesse, Yule-Walker-Gleichungen, PACF – Sie lernen anhand realer Datensätze mehr über partielle Autokorrelation und wenden Gelerntes an.
• Woche 5: Akaike-Informationskriterium (AIC), gemischte Modelle, integrierte Modelle – Hier lernen Sie, wie Sie Modelle mit dem Akaike-Kriterium beurteilen und verwenden gemischte Modelle wie ARMA und ARIMA.
• Woche 6: Saisonalität, SARIMA, Forecasting – In der letzten Woche passt der Kurs SARIMA-Modelle an verschiedene Datensätze an und beginnt mit der Prognose.

Mein Fazit

Ich kann diesen Kurs jedem empfehlen, der in die Welt der Zeitreihenanalyse einsteigen möchte. Die strukturierte Herangehensweise, kombiniert mit praktischen Beispielen, ermöglicht ein verständliches Lernen. Die Bereitstellung von Ressourcen wie R zur Umsetzung von theoretischen Konzepten macht den Kurs besonders wertvoll für all jene, die wie ich in einem analytischen Berufsfeld tätig sind.

Wenn Sie also das Ziel verfolgen, Ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse zu erweitern und ein fundiertes Verständnis für Zeitreihenanalysen zu erlangen, dann ist Practical Time Series Analysis auf Coursera genau das Richtige für Sie!

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/practical-time-series-analysis