خرید کتاب Time Series Forecasting in Python

خرید کتاب Time Series Forecasting in Python

The book “Time Series Forecasting in Python” offers a comprehensive guide for anyone looking to analyze and predict time series data using the powerful Python programming language. It covers essential concepts like stationarity, autocorrelation, and various forecasting models including ARIMA, Exponential Smoothing (Holt-Winters), and modern deep learning approaches like LSTMs. The book provides practical examples and ready-to-use code snippets leveraging popular Python libraries such as Pandas, NumPy, Statsmodels, and Scikit-learn. It’s an invaluable resource for data scientists, analysts, and developers aiming to enhance their skills in time series forecasting for applications in finance, economics, IoT, and network traffic analysis.
  • تضمین اصالت کالا
  • ارسال سریع محصولات
  • پشتیبانی ۲۴ ساعته اختصاصی
۱۳۹,۰۰۰ تومان ۱۵٪
۱۱۸,۰۰۰ تومان
دسته: ,

معرفی و بررسی تخصصی این کتاب

تحویل فوری نسخه الکترونیکی  PDF  تبدیل شده از کیندل یا ePop

توضیحات: متن PDF قابل کپی و جستجو است.

نسخه‌های موجود در فایل زیپ:

  • PDF تبدیل شده
  • ePub
توجه: بعد از خرید این محصول به فرمت PDF قابل دانلود خواهد شد. پی دی اف های تبدیل شده از جنبه محتوایی برابر با نسخه اورجینال هستند اما از لحاظ صفحه بندی تفاوت دارند. بعضی از کتاب ها به دلیل اینکه ذاتا نسخه چاپی ندارند و به صورت کیندل یا ePop ارایه می‌شوند؛ اصلا نسخه اورجینال پی دی اف هم ندارند. محتوای فایل زیپ دارای فایل صوتی نیست. 
لینک محصول در google book
برای سفارش نسخه چاپی این کتاب سفارش کتاب از آمازون را کلیک کنید.

دانلود کتاب Time Series Forecasting in Python

کتاب “پیش‌بینی سری زمانی در پایتون” راهنمایی جامع برای علاقه‌مندان به تحلیل و پیش‌بینی داده‌های سری زمانی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی قدرتمند پایتون است. این کتاب به شما می‌آموزد که چگونه الگوهای موجود در داده‌های متوالی را شناسایی کرده، مدل‌های مناسب برای پیش‌بینی را انتخاب و پیاده‌سازی کنید و نتایج حاصل از پیش‌بینی‌ها را ارزیابی کنید. با پوشش مفاهیم کلیدی مانند ایستایی، خودهمبستگی، و مدل‌های ARIMA، Holt-Winters، و شبکه‌های عصبی مانند LSTM، شما دانش لازم را برای کار با انواع داده‌های سری زمانی، از داده‌های مالی و اقتصادی گرفته تا داده‌های سنسورها و ترافیک شبکه، کسب خواهید کرد. مثال‌های عملی و کدهای کدنویسی شده با کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند Pandas، NumPy، Statsmodels و Scikit-learn، این کتاب را به یک منبع ارزشمند برای دانشمندان داده، تحلیلگران و توسعه‌دهندگانی تبدیل می‌کند که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در حوزه پیش‌بینی سری زمانی هستند.}
⚠️ توجه: اطلاعات این صفحه ممکن است کامل یا دقیق نباشند
اطلاعات نمایش‌داده‌شده در این صفحه — از جمله نام نویسنده، توضیحات، و سایر جزئیات — بر اساس منابع اینترنتی گردآوری شده‌اند و ممکن است با نسخه اصلی کتاب تطابق کامل نداشته باشند. پیش از ثبت سفارش، توصیه می‌شود از طریق لینک منبع اصلی (در صورت وجود)، صحت اطلاعات را تأیید نمایید.
🌍 جستجوی کتاب‌های نایاب یا سفارش از آمازون

اگر به دنبال نسخه‌های دیگری از این کتاب هستید یا کتابی مدنظرتان است که در ایران موجود نیست، می‌توانید از طریق سامانه تخصصی کپی فای درخواست خود را ثبت کنید تا برآورد هزینه شده و برایتان تهیه گردد.

سفارش و خرید کتاب از آمازون

جستجوهای مرتبط:

خرید کتاب Time Series Forecasting in Python
پی دی اف Time Series Forecasting in Python
کتاب Time Series Forecasting in Python
pdf Time Series Forecasting in Python
فایل کتاب Time Series Forecasting in Python
ePub کتاب Time Series Forecasting in Python
نسخه دیجیتال کتاب Time Series Forecasting in Python
دانلود کتاب Time Series Forecasting in Python
دانلود Time Series Forecasting in Python
خرید نسخه الکترونیکی Time Series Forecasting in Python

راهنمای گام‌به‌گام

در این راهنما یاد خواهید گرفت که چگونه پیش‌بینی سری زمانی را با استفاده از پایتون انجام دهید.

  1. نصب کتابخانه‌های مورد نیازبرای شروع، باید کتابخانه‌های ضروری مانند Pandas، NumPy و Matplotlib را نصب کنید. این کتابخانه‌ها ابزارهای لازم برای تحلیل داده‌ها و نمایش نتایج را فراهم می‌کنند.
  2. بارگذاری داده‌هاداده‌های سری زمانی خود را با استفاده از کتابخانه Pandas بارگذاری کنید. معمولاً این داده‌ها در فایل‌های CSV قرار دارند که می‌توانید آن‌ها را با تابع read_csv بارگذاری کنید.
  3. پیش‌پردازش داده‌هاداده‌ها را پاکسازی و پیش‌پردازش کنید. این شامل حذف مقادیر گمشده، تغییر نوع داده‌ها و تنظیم فرمت تاریخ می‌شود.
  4. مدل‌سازی داده‌هامدل‌های مختلف پیش‌بینی را با استفاده از کتابخانه‌های مقایسه‌ای مانند statsmodels یا scikit-learn ایجاد کنید. به عنوان مثال، می‌توانید از مدل ARIMA برای پیش‌بینی استفاده کنید.
  5. ارزیابی مدلپس از ساخت مدل، عملکرد آن را با استفاده از معیارهایی مانند RMSE یا MAE ارزیابی کنید. این به شما کمک می‌کند تا دقت پیش‌بینی‌های خود را بررسی کنید.
  6. تجسم نتایجنتایج پیش‌بینی را با استفاده از Matplotlib و Seaborn تجسم کنید. با این کار، می‌توانید به راحتی روندهای پیش‌بینی شده را مشاهده کنید.

بازدید: ۱,۵۸۲

دیدگاه‌ها و نظرات کاربران

۱ دیدگاه برای خرید کتاب Time Series Forecasting in Python

  1. مصطفی نادری –

    کتاب فوق العاده‌ای برای یادگیری پیش بینی داده‌های زمانی در پایتون! تمامی مباحث به طور عالی توضیح داده شده است.

دیدگاه خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

این سایت از اکیسمت برای کاهش جفنگ استفاده می‌کند. درباره چگونگی پردازش داده‌های دیدگاه خود بیشتر بدانید.

محصولات مرتبط