Professional Certificate in Forecasting with Data Science
-- ViewingNowThe Professional Certificate in Forecasting with Data Science is a crucial course that bridges the gap between data science and business forecasting. With the increasing industry demand for professionals who can effectively use data to make informed business decisions, this certificate course is more important than ever.
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Über diesen Kurs
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2 Monate zum Abschließen
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Kursdetails
• Introduction to Forecasting: Defining forecasting, its importance, and applications
• Data Analysis for Forecasting: Data preprocessing, exploratory data analysis, and data wrangling
• Time Series Analysis: Time series components, decomposition, and autocorrelation functions
• Exponential Smoothing Models: Simple, Holt's, and Holt-Winters methods
• ARIMA Models: Autoregressive, moving average, and ARIMA model concepts
• Seasonal ARIMA and SARIMAX Models: Seasonal differencing, SARIMA model development, and SARIMAX extensions
• Vector Autoregression (VAR) Models: Multivariate time series analysis and forecasting
• Introduction to Machine Learning for Forecasting: Supervised learning, regression trees, and random forests
• Prophet and LSTM Models: Advanced forecasting techniques with Prophet and Long Short-Term Memory networks
• Model Evaluation and Selection: Cross-validation, information criteria, and model selection strategies
Karriereweg
Zugangsvoraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis des Themas
- Englischkenntnisse
- Computer- und Internetzugang
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Engagement, den Kurs abzuschließen
Keine vorherigen formalen Qualifikationen erforderlich. Kurs für Zugänglichkeit konzipiert.
Kursstatus
Dieser Kurs vermittelt praktisches Wissen und Fähigkeiten für die berufliche Entwicklung. Er ist:
- Nicht von einer anerkannten Stelle akkreditiert
- Nicht von einer autorisierten Institution reguliert
- Ergänzend zu formalen Qualifikationen
Sie erhalten ein Abschlusszertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses.
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Häufig gestellte Fragen
Kursgebühr
- 3-4 Stunden pro Woche
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- Offene Einschreibung - jederzeit beginnen
- 2-3 Stunden pro Woche
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