- 수요/생산/재고/불량률 예측 등 제조업에 필수적인 시계열 데이터의 미래값 예측(forecasting) 기법 습득
- 회귀, 분류, 머신러닝, 딥러닝 개념 습득하여 시계열 데이터 분석의 효율적인 처리 방법론 학습
- 고장 예측 및 패턴 분석의 모델 구현
프로젝트의 성과를 미리 예측해보고 싶은 실무자⋅⋅
주식이나 채권 수익률을 예측해보고 싶은 데이터 분석자⋅⋅
최근 6개월의 데이터로 최적화된 재고를 관리하고 싶은 실무자⋅⋅
가격, 주가 지수 등 금융 데이터, 일변 매출 추이, 특정 검색어에 대한 검색량 변동 등 다양한 분야의 시간 데이터를 어떻게 예측에 활용해야 할 지 고민이신가요?
시간의 흐름에 따라 관측된 일련의 데이터를 분석하는 '예측'이 필요한 업무라면 모두 주목!
예측을 위하여 대표적으로 사용되는 분석법이지만 혼자서는 어렵고 막막했던 '시계열 분석법' IGM의 '시계열 데이터 분석'강의를 통하여 의미 있는 예측 값과 인사이트를 도출해보세요.
교육목표
과정 특징
사용 라이브러리/툴
설치 없이 브라우저 내에서 Python 스크립트를 작성하고 실행할 수 있는
일종의 온라인 텍스트 에디터
Google Drive, DropBox, Office 365 및 기타 클라우드 기반 스프레드시트 및 데이터베이스 플랫폼과 같은 데이터 소스를 사용하여 모바일, 태블릿 및 웹 응용 프로그램을 만들 수 있도록 하는 응용 프로그램
데이터를 분석 및 조작하기 위한 파이썬 패키지로,
데이터 자료 구조를 다루는 데에 필수 라이브러리
메타(구. 페이스북)이 개발한 일변량 시계열 예측을 위한 라이브러리
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