Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

Python for Time Series Data Analysis

Phân tích Dữ liệu Chuỗi Thời gian với Python

Phân tích Dữ liệu Chuỗi Thời gian với Python

Hướng dẫn sử dụng Python, Pandas, NumPy và Statsmodels để Dự báo và Phân tích Chuỗi Thời gian!

4.6
(9,057 đánh giá)
50,629 học viên
Giảng viên
Jose Portilla
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
15.5 giờ video
95 bài giảng
2 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 17/03/2026
#Data Science #Machine Learning #Pandas #Python

Bạn sẽ học được gì

Pandas để Xử lý Dữ liệu
NumPy và Python để Xử lý Số học
Pandas để Trực quan hóa Dữ liệu
Cách làm việc với Dữ liệu Chuỗi Thời gian bằng Pandas
Sử dụng Statsmodels để Phân tích Dữ liệu Chuỗi Thời gian
Sử dụng Thư viện Prophet của Facebook để dự báo
Hiểu các mô hình ARIMA nâng cao cho Dự báo

Yêu cầu

Kỹ năng Python Cơ bản (kiến thức đến phần hàm)

Đối tượng phù hợp

Dành cho Lập trình viên Python muốn học cách dự báo dữ liệu chuỗi thời gian

Nội dung khóa học

11 phần • 95 bài giảng
1 Tổng quan Khóa học - VUI LÒNG KHÔNG BỎ QUA BÀI NÀY
2 Tổng quan Chương trình Học
3 Câu hỏi Thường gặp (FAQ)
1 Cài đặt Bản phân phối Anaconda Python và Jupyter
1 Tổng quan Phần NumPy
2 Mảng NumPy - Phần Một
3 Mảng NumPy - Phần Hai
4 Chỉ mục và Lựa chọn trong NumPy
5 Các Phép toán trong NumPy
6 Bài tập NumPy
7 Lời giải Bài tập NumPy
1 Giới thiệu về Pandas
2 Series
3 DataFrames - Phần Một
4 DataFrames - Phần Hai
5 Dữ liệu Thiếu với Pandas
6 Các Thao tác Nhóm (Group By)
7 Các Thao tác Thông dụng
8 Nhập và Xuất Dữ liệu
9 Bài tập Pandas
10 Lời giải Bài tập Pandas
1 Tổng quan Khả năng Trực quan hóa Dữ liệu với Pandas
2 Trực quan hóa Dữ liệu với Pandas
3 Tùy chỉnh Biểu đồ tạo bằng Pandas
4 Bài tập Trực quan hóa Dữ liệu Pandas
5 Lời giải Bài tập Trực quan hóa Dữ liệu Pandas
1 Tổng quan Chuỗi Thời gian với Pandas
2 Chỉ mục DateTime
3 Chỉ mục DateTime Phần Hai
4 Lấy mẫu lại Thời gian (Time Resampling)
5 Dịch chuyển Thời gian (Time Shifting)
6 Trượt và Mở rộng (Rolling và Expanding)
7 Trực quan hóa Dữ liệu Chuỗi Thời gian
8 Trực quan hóa Dữ liệu Chuỗi Thời gian - Phần Hai
9 Bài tập Chuỗi Thời gian - Bộ Một
10 Lời giải Bài tập Chuỗi Thời gian - Bộ Một
11 Bài tập Dự án Chuỗi Thời gian với Pandas - Bộ Hai
12 Lời giải Bài tập Dự án Chuỗi Thời gian với Pandas - Bộ Hai
1 Giới thiệu Phân tích Chuỗi Thời gian với Statsmodels
2 Giới thiệu Thư viện Statsmodels
3 Phân rã ETS
4 Lý thuyết EWMA
5 EWMA - Trung bình Trượt Có trọng số Mũ
6 Lý thuyết Phương pháp Holt-Winters
7 Thực hành Phương pháp Holt-Winters - Phần Một
8 Thực hành Phương pháp Holt-Winters - Phần Hai
9 Bài tập Chuỗi Thời gian với Statsmodels
10 Lời giải Bài tập Chuỗi Thời gian với Statsmodels
1 Giới thiệu Phần Dự báo Tổng quát
2 Giới thiệu Mô hình Dự báo Phần Một
3 Đánh giá Dự đoán Dự báo
4 Giới thiệu Mô hình Dự báo Phần Hai
5 Lý thuyết ACF và PACF
6 Thực hành ACF và PACF
7 Tổng quan về ARIMA
8 Tổng quan về Tự hồi quy (AR)
9 Tự hồi quy (AR) với Statsmodels
10 Thống kê Mô tả và Kiểm định - Phần Một
11 Thống kê Mô tả và Kiểm định - Phần Hai
12 Thống kê Mô tả và Kiểm định - Phần Ba
13 Tổng quan Lý thuyết ARIMA
14 Chọn Bậc ARIMA - Phần Một
15 Chọn Bậc ARIMA - Phần Hai
16 ARMA và ARIMA - Tự hồi quy Tích hợp Trung bình Trượt - Phần Một
17 ARMA và ARIMA - Tự hồi quy Tích hợp Trung bình Trượt - Phần Hai
18 SARIMA - Tự hồi quy Tích hợp Trung bình Trượt Theo mùa
19 SARIMAX - Tự hồi quy Tích hợp Trung bình Trượt Theo mùa với Biến Ngoại sinh - PHẦN MỘT
20 SARIMAX - Tự hồi quy Tích hợp Trung bình Trượt Theo mùa với Biến Ngoại sinh - PHẦN HAI
21 SARIMAX - Tự hồi quy Tích hợp Trung bình Trượt Theo mùa với Biến Ngoại sinh - PHẦN 3
22 Tự hồi quy Véc-tơ (VAR)
23 Thực hành VAR
24 Thực hành VAR - Phần Hai
25 Tự hồi quy Véc-tơ Trung bình Trượt (VARMA)
26 Thực hành Tự hồi quy Véc-tơ Trung bình Trượt (VARMA)
27 Bài tập Dự báo
28 Lời giải Bài tập Dự báo
1 Giới thiệu Phần Học Sâu
2 Mô hình Perceptron
3 Giới thiệu về Mạng Nơ-ron
4 Kiến thức Cơ bản về Keras
5 Tổng quan về Mạng Nơ-ron Hồi quy (RNN)
6 LSTM và GRU
7 Dự án Keras và RNN - Phần Một
8 Dự án Keras và RNN - Phần Hai
9 Dự án Keras và RNN - Phần Ba
10 Bài tập Keras và RNN
11 Lời giải Bài tập Keras và RNN
12 PHẦN THƯỞNG: Chuỗi Thời gian Đa biến với RNN
13 PHẦN THƯỞNG: Chuỗi Thời gian Đa biến với RNN
1 Tổng quan Thư viện Prophet của Facebook
2 Thư viện Prophet của Facebook
3 Đánh giá Facebook Prophet
4 Xu hướng trong Facebook Prophet
5 Tính thời vụ trong Facebook Prophet
1 BÀI GIẢNG THƯỞNG

Giới thiệu khóa học

Welcome to the best online resource for learning how to use the Python programming Language for Time Series Analysis!

This course will teach you everything you need to know to use Python for forecasting time series data to predict new future data points.

We'll start off with the basics by teaching you how to work with and manipulate data using the NumPy and Pandas libraries with Python. Then we'll dive deeper into working with Pandas by learning about visualizations with the Pandas library and how to work with time stamped data with Pandas and Python.

Then we'll begin to learn about the statsmodels library and its powerful built in Time Series Analysis Tools. Including learning about Error-Trend-Seasonality decomposition and basic Holt-Winters methods.

Afterwards we'll get to the heart of the course, covering general forecasting models. We'll talk about creating AutoCorrelation and Partial AutoCorrelation charts and using them in conjunction with powerful ARIMA based models, including Seasonal ARIMA models and SARIMAX to include Exogenous data points.

Afterwards we'll learn about state of the art Deep Learning techniques with Recurrent Neural Networks that use deep learning to forecast future data points.

This course even covers Facebook's Prophet library, a simple to use, yet powerful Python library developed to forecast into the future with time series data.

So what are you waiting for! Learn how to work with your time series data and forecast the future!

We'll see you inside the course!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Pandas
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊