Start or Resume Course

coursera پیش بینی تقاضا با استفاده از سری زمانی (Mitalearn-333928)

  • Duration: 1 hours 23 minutes
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Rajvir Dua,Neelesh Tiruviluamala
  • Level: متوسط
  • Contents: 25
  • Has Caption in Persian
درباره این دوره:

این دوره دومین دوره تخصصی در زمینه یادگیری ماشین برای مبانی زنجیره تامین است. در این دوره، تمام جنبه های سری های زمانی، به ویژه برای پیش بینی تقاضا را بررسی می کنیم. ما با به دست آوردن جای پایی در مفاهیم اساسی پیرامون سری های زمانی، از جمله ایستایی، روند (رانش)، چرخه ای بودن، و فصلی شروع خواهیم کرد. سپس، مدتی را صرف تحلیل روش‌های همبستگی در رابطه با سری‌های زمانی (خودهمبستگی) خواهیم کرد. در نیمه دوم دوره، ما بر روی روش‌هایی برای پیش‌بینی تقاضا با استفاده از سری‌های زمانی، مانند مدل‌های خودرگرسیون تمرکز خواهیم کرد. در نهایت، با پروژه ای نتیجه گیری می کنیم که تقاضا را با استفاده از مدل های ARIMA در پایتون پیش بینی می کند.

Related Skills

Data Science Machine Learning Python Programming Time Series Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Demand Forecasting

  • Content

    • Announcements

  • Content

    • Demand Forecasting Using Time Series