Traiter et modéliser les séries temporelles avec Python
Dans un monde où les données sont en constante évolution, la capacité à comprendre et à prévoir ces tendances est devenue inestimable. Les séries temporelles, présentes partout, des marchés financiers à la météorologie, sont au cœur de nombreuses décisions stratégiques. Le traitement et la modélisation de ces séries temporelles avec Python offrent une opportunité unique d’extraire des informations précieuses, de prévoir l’avenir et d’apporter des changements éclairés.
Nos formations sont accessibles à toutes les personnes, y compris celles en situation de handicap.
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Le métier & la formation DataKoo Training
Mission
Dans le paysage actuel du Big Data, les compétences académiques, bien que fondamentales, peuvent souvent se révéler insuffisantes face à la complexité et à la dynamique du monde professionnel. En effet, le passage de la salle de classe à la réalité terrain nécessite plus qu’une simple compréhension théorique. C’est là qu’intervient la vision unique de DataKoo Training.
Bridging the Gap
DataKoo Training s’est donné pour mission de construire des ponts robustes entre le monde académique et l’industrie. Nous comprenons que la maîtrise d’un sujet ne se limite pas à la capacité de le comprendre, mais à la capacité de l’appliquer efficacement pour résoudre des problèmes concrets.
Un Focus sur les Séries Temporelles
Le domaine des séries temporelles, avec son mélange unique de mathématiques, de statistiques et de compréhension du monde réel, offre un excellent exemple de cette nécessité. Alors que la théorie sous-jacente peut être enseignée dans un cadre académique, les nuances de son application dans le monde réel – que ce soit pour prévoir les tendances du marché boursier, optimiser la chaîne d’approvisionnement d’une entreprise ou anticiper les changements climatiques – nécessitent une perspective plus affinée.
L’Expertise de DataKoo Training
Grâce à une équipe qui combine des universitaires de haut niveau avec des professionnels ayant des années d’expérience sur le terrain, DataKoo Training a conçu une formation qui fusionne le meilleur des deux mondes. Nos modules didactiques sont enrichis par des études de cas réelles, des simulations et des projets pratiques. Ces éléments, enracinés dans des défis professionnels actuels, permettent aux apprenants de vivre la théorie, de la visualiser en action et de la manipuler eux-mêmes.
Conclusion
En somme, chez DataKoo Training, nous ne nous contentons pas de vous enseigner les séries temporelles ; nous vous préparons à devenir un professionnel compétent, prêt à aborder les défis du monde réel avec confiance et expertise.
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🎯 Objectifs de la Formation
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📚 Contenu du cours
Introduction aux séries temporelles
Découvrez ce que sont les séries temporelles, leur pertinence dans le monde d'aujourd'hui et les diverses manières dont elles sont employées dans divers secteurs.
Techniques fondamentales de prévision
Découvrez les méthodes classiques de prévision, de l'utilisation de moyennes simples à des techniques plus élaborées comme ARIMA.
Stratégie Statistique
De la régression aux réseaux de neurones, naviguez à travers des techniques avancées pour découvrir des modèles cachés.
Approches avancées
Plongez dans des techniques modernes de modélisation des séries temporelles, notamment des outils comme Prophet et des méthodes basées sur l'apprentissage automatique.
Évaluation des modèles
Familiarisez-vous avec les méthodes pour vérifier et valider l'efficacité de vos modèles prédictifs sur des données réelles
Études de cas pratiques
Appliquez vos connaissances à des scénarios réels, allant de la prévision des marchés boursiers à la prédiction des tendances météorologiques.
Quelques chiffres sur le métier
Adoption en croissance
0
%
Plus de 80% des grandes entreprises estiment que les compétences en séries temporelles sont cruciales pour leur transformation numérique, en particulier dans les domaines de la finance, de la santé et de la gestion de l’énergie.
Compétence lucrative
0
%
Les professionnels du data science maîtrisant la modélisation des séries temporelles avec Python peuvent s’attendre à une augmentation salariale moyenne de 20% par rapport à leurs homologues sans cette compétence spécialisée.
Demande croissante
50
%
Le nombre de postes de travail nécessitant une expertise en séries temporelles a connu une croissance de 150% au cours des cinq dernières années, témoignant de l’importance croissante de cette compétence dans le paysage professionnel actuel.
Format & Prérequis
Format 1 jour
Format 1 jour: Introduction aux séries temporelles : définition, importance, exemples. Manipulation des séries temporelles avec Pandas. Visualisation des données temporelles. Introduction aux méthodes de modélisation : notions sur ARIMA. Exercice pratique : modélisation d'une série temporelle simple.
Format 2 jours
Format 2 jours:
Jour 1:
Introduction aux séries temporelles :
définition, importance, exemples.
Manipulation des séries temporelles avec Pandas.
Visualisation des données temporelles.Techniques de décomposition des séries temporelles.
Introduction au modèle Prophet.
Jour 2:
Techniques avancées : ARIMA, SARIMA.
Validation et optimisation des modèles.
Modèles de prévision avancés.
Atelier pratique : travail sur une série temporelle complexe.
Format 4 jours
Jour 1:
Introduction aux séries temporelles:
définition, importance, exemples.
Manipulation avec Pandas.
Visualisation des données.
Décomposition des séries temporelles.
Introduction au modèle Prophet.
Jour 2:
Techniques avancées : ARIMA, SARIMA.
Validation et optimisation des modèles.
Modèles de prévision avancés.
Atelier pratique : travail sur une série temporelle complexe.
Jour 3:
Introduction aux modèles de deep learning pour les séries temporelles : LSTM.
Gestion des anomalies et des outliers.
Techniques d'optimisation avancées.
Workshop: Application sur des cas réels.
Jour 4:
Techniques multivariées pour les séries temporelles.
Intégration des séries temporelles dans un système de production.
Projet final : De l'acquisition à la prévision.
Conclusion, retours et discussions.
Prérequis
Connaissances de base en Python et en programmation. Compréhension basique des statistiques. Familiarité avec les concepts de base des données et leur manipulation (par exemple avec Pandas).
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Nous sommes impatients de collaborer avec vous et de vous aider dans votre parcours d’apprentissage avec Datakoo Training.
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Créneaux de Formation Accessibles à Tous
Chez DataKoo Training, nous sommes fiers de proposer des créneaux horaires flexibles qui conviennent à un public varié, qu’il s’agisse d’étudiants, de professionnels en activité, ou de toute personne souhaitant développer ses compétences en Data Journalisme. Nous comprenons l’importance de l’accessibilité de la formation pour tous, et c’est pourquoi nous offrons une diversité d’options de créneaux horaires pour répondre à différents besoins et horaires de vie.
🚀 Pourquoi choisir DataKoo Training ?
Expertise avérée
Nos formateurs, cumulant des années d'expérience sur le terrain, allient théorie solide et pratiques éprouvées pour offrir un enseignement de haut niveau.
Pédagogie innovante
La formation s'articule autour d'approches pédagogiques interactives, combinant études de cas réels, ateliers pratiques, et sessions de tutorat, pour garantir une compréhension profonde et appliquée des concepts.
Adéquation au marché
Conçue en fonction des besoins actuels des entreprises, notre formation vous prépare spécifiquement aux défis réels du monde de la data, vous rendant immédiatement opérationnel.
Support Continu
Chez Datakoo, votre apprentissage va au-delà de la formation. Nous valorisons un apprentissage perpétuel et sommes là pour répondre à vos questions en contexte professionnel. Bénéficiez d'un support post-formation et de mises à jour régulières sur notre plateforme. Avec Datakoo, vous avez un allié constant dans votre progression professionnelle.
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