corso online time series forecasting con r
Corso
Online
Hai bisogno di un coach per la formazione?
Ti aiuterà a confrontare vari corsi e trovare l'offerta formativa più conveniente.
Descrizione
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Tipologia
Corso intensivo
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Livello
Livello avanzato
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Metodologia
Online
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Lingue
Italiano
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Ore di lezione
12h
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Durata
6 Settimane
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Invio di materiale didattico
Sì
Questo corso della durata di 12 ore è pensato per insegnare ad effettuare analisi e forecasting di serie storiche tramite il linguaggio R.
Il corso fornirà, in maniera concreta ed applicativa tutte le nozioni, sia teoriche sia pratiche, per analizzare correttamente una time-series applicando tutti gli specifici test e sviluppando i più efficaci modelli econometrici di forecasting.
Per ogni modulo didattico abbiamo sviluppato esercizi pratici su un dataset di esempio per vedere la concreta applicazione delle tecniche, per un apprendimento reale e duraturo.
Il giorno e l'orario di partenza verrà deciso sulla base delle preferenze di tutti i corsisti rispettando l'orario d'ufficio: da lunedì a venerdì dalle 9.30 alle 18.30
Profilo del corso
è pensato per insegnare ad effettuare analisi e forecasting di serie storiche tramite il linguaggio R.
A chiunque voglia imparare ad usare tecniche statistiche specifiche per l'analisi delle serie storiche attraverso il linguaggio R
É necessaria una conoscenza base del linguaggio R
Corso Online Time Series Forecasting con R
Al termine del corso viene rilasciato a tutti i partecipanti un attestato di partecipazione da inserire nel CV.
Docente in diretta, pronto a rispondere a qualsiasi domanda o curiosità
Tanti esempi concreti di applicazione: poche formule, molta pratica!
Si svolge online, via Skype
Appena ricevuta la tua richiesta, ti contatteremo per fornirti tutte le informazioni sulla partenza dei corsi, la classe formatasi, le date per la partenza del corso e i metodi di pagamento
Il corso si può svolgere sia singolarmente che in piccoli gruppi (da 2 a 6/7 persone)
Offriamo due comode rate: la prima rata prima dell'inizio del corso e la seconda rata a metà corso
Sì, rilasceremo un attestato di partecipazione a fine corso spendibile sul proprio CV
Il giorno e l'orario di partenza verrà deciso sulla base delle preferenze di tutti i corsisti rispettando l'orario d'ufficio: da lunedì a venerdì dalle 9.30 alle 19.30
Sì, il costo del corso varia a seconda della classe. Il prezzo sopra indicato è per una classe da 5/7 persone.
Opinioni
Materie
- Statistica di mercato
- Linguaggio R
- Analisi dati
- Statistica
- Modelli econometrici
Professori
Ilaria Pozzetti
Docente
Programma
- TIME SERIES OVERVIEW (definizione; obiettivi; definizione statistica)
- OPERAZIONE PRELIMINARE (valori mancanti; analisi grafica)
- DECOMPOSITION (general details; trend; seasonality; cycle; flitering; differenciation; moving average)
- TIME SERIES ESTIMATION (approccio stocastico; stazionarietà; invertibilità; ACF e PACF, WN Process; Random Walk; Moving Average Process; Autoregressive Process; ARMA Process; ACF / PACF Properties; ARIMA Process; Box-Jenkins)
- TEST DI SPECIFICA (Residui con media nulla; rilevamento dei valori anomali; errori distr. normalmente; Omoschedasticità; Autocorrelazione / Autocovarianza)
Validazione dei modelli e principali modelli di regressione (4 ORE)- REVISIONE PARTE 1 (Definizione time series; componenti time series ; modellazione time series ; proprietà del modello; equazioni di Yule Walker; test di autocorrelazione; pvalue)
- VALUTAZIONE DEL MODELLO (Indicatori, proprietà di un modello efficace)
- ESEMPI PRATICI (AR, ARMA, ARIMA)
- REGRESSIONE (OLS, ipotesi OLS, proprietà OLS, stepwise, test OLS, variabili)
- PREVISIONE (definizioni, tipi di previsione, metodologia, esempi semplici, simples exponential smoothing, valutazione)
Modelli avanzati e scenario building (4 ORE)- REVISIONE PARTE 2 (valutazione del modello; esempi pratici; consigli pratici; regressione; previsione; esempi di previsione)
- STAZIONARIETÀ E CORRELAZIONE (ADS, test KPSS)
- SARIMA (definizione, proprietà, modello completo, ACF / PACF)
- MODELLI DI REGRESSIONE DINAMICA (Formula, errori, stima, previsione, esempi)
- DATA EVALUATION E SCENARIO BUILDING (Data Visualization, scenario building)
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