Comfortability with basic statistical concepts from Statistics with SAS. Familiarity with matrices and principal components analysis is helpful.
Spezialisierung Analyzing Time Series and Sequential Data
Enhance your skills with SAS Visual Forecasting
von
Ãœber dieses Spezialisierung
Using SAS Visual Forecasting and other SAS tools, you will learn to explore time series, create and select features, build and manage a large-scale forecasting system, and use a variety of models to identify, estimate and forecast signal components of interest.
Praktisches Lernprojekt
In this specialization’s project, learners will discover signal components in high value series then specify custom specifications appropriate for these series. These custom specifications are incorporated into a large scale forecasting system that learners create to automate the process of model generation, model selection and forecasting. Learners accommodate recurrent events and anomalies in the process generating the data to refine the automatic forecasting system .
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Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexibler Zeitplan
Festlegen und Einhalten flexibler Termine.
Stufe „Mittel“
Etwa 7Â Monate bis zum Abschluss
Empfohlenes Lerntempo: 1Â Stunde/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch
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Kurse absolvieren
Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.
Praxisprojekt
Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.
Zertifikat erwerben
Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.
Es gibt 3 Kurse in dieser Spezialisierung
Creating Features for Time Series Data
This course focuses on data exploration, feature creation, and feature selection for time sequences. The topics discussed include binning, smoothing, transformations, and data set operations for time series, spectral analysis, singular spectrum analysis, distance measures, and motif analysis.
Building a Large-Scale, Automated Forecasting System
In this course you learn to develop and maintain a large-scale forecasting project using SAS Visual Forecasting tools. Emphasis is initially on selecting appropriate methods for data creation and variable transformations, model generation, and model selection. Then you learn how to improve overall baseline forecasting performance by modifying default processes in the system.
Modeling Time Series and Sequential Data
In this course you learn to build, refine, extrapolate, and, in some cases, interpret models designed for a single, sequential series. There are three modeling approaches presented. The traditional, Box-Jenkins approach for modeling time series is covered in the first part of the course. This presentation moves students from models for stationary data, or ARMA, to models for trend and seasonality, ARIMA, and concludes with information about specifying transfer function components in an ARIMAX, or time series regression, model. A Bayesian approach to modeling time series is considered next. The basic Bayesian framework is extended to accommodate autoregressive variation in the data as well as dynamic input variable effects. Machine learning algorithms for time series is the third approach. Gradient boosting and recurrent neural network algorithms are particularly well suited for accommodating nonlinear relationships in the data. Examples are provided to build intuition on the effective use of these algorithms.
von
SAS
Through innovative software and services, SAS empowers and inspires customers around the world to transform data into intelligence. SAS is a trusted analytics powerhouse for organizations seeking immediate value from their data. A deep bench of analytics solutions and broad industry knowledge keep our customers coming back and feeling confident. With SAS®, you can discover insights from your data and make sense of it all. Identify what’s working and fix what isn’t. Make more intelligent decisions. And drive relevant change.
Häufig gestellte Fragen
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
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What will I be able to do upon completing the Specialization?
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