เร็ว ๆ นี้ระดับขั้นสูงData ScienceDS3คอร์สตัวอย่าง
พยากรณ์ยอดขายและอนุกรมเวลา
แยกแนวโน้ม ฤดูกาล และเหตุการณ์พิเศษ ตั้งตัวเทียบแบบง่ายที่โมเดลต้องชนะ สร้างโมเดลพยากรณ์ ทดสอบย้อนหลัง และสื่อสารช่วงความไม่แน่นอนกับผู้บริหาร
- บทเรียน
- 6 บท · พร้อมดู 0 บท
- เวลาเรียนตามแผน
- ~2.5 ชม.
- รูปแบบการเข้าถึง
- ซื้อแยกคอร์ส
- ผลงานที่ได้
- พยากรณ์ยอดขาย 3 เดือนพร้อมช่วงความเชื่อมั่น
คอร์สนี้เป็นคอร์สเสียเงินตัวอย่าง ยังไม่มีวิดีโอบทเรียนจริง และยังไม่เปิดรับชำระเงิน
ทักษะที่จะได้ฝึก
- แนวโน้มและฤดูกาล
- ทดสอบย้อนหลัง (Backtest)
- สื่อสารความไม่แน่นอน
ถือว่าผ่านเมื่อ: โมเดลแม่นกว่าตัวเทียบแบบง่ายในการทดสอบย้อนหลัง และรายงานแสดงช่วงความเชื่อมั่น
เครื่องมือตัวอย่าง (เปลี่ยนได้): Google Colab · statsmodels · Claude
เนื้อหาในคอร์ส
6 บทเรียน · แผนรวม ~2.5 ชม.
ส่วนที่ 1เรียนและลงมือทำ
- แนวโน้ม ฤดูกาล และเหตุการณ์พิเศษเร็ว ๆ นี้ฟรีแผน ~25 นาที
- ตัวเทียบแบบง่ายที่โมเดลต้องชนะให้ได้เร็ว ๆ นี้สำหรับผู้ซื้อคอร์สแผน ~20 นาที
- สร้างโมเดลพยากรณ์เร็ว ๆ นี้สำหรับผู้ซื้อคอร์สแผน ~30 นาที
- ทดสอบย้อนหลังว่าแม่นแค่ไหนเร็ว ๆ นี้สำหรับผู้ซื้อคอร์สแผน ~25 นาที
- ช่วงความไม่แน่นอน และการสื่อสารกับผู้บริหารเร็ว ๆ นี้สำหรับผู้ซื้อคอร์สแผน ~25 นาที
ส่วนที่ 2ภารกิจปิดคอร์ส
- ภารกิจ: พยากรณ์ 3 เดือนพร้อมช่วงความเชื่อมั่นถือว่าผ่านเมื่อ: โมเดลแม่นกว่าตัวเทียบแบบง่ายในการทดสอบย้อนหลัง และรายงานแสดงช่วงความเชื่อมั่นเร็ว ๆ นี้สำหรับผู้ซื้อคอร์สแผน ~25 นาที
เหมาะกับใคร
- นักวิเคราะห์ที่อยากไปไกลกว่าสเปรดชีต
- คนที่อยากเริ่มสาย Data Science โดยมี AI ช่วยเขียนโค้ด
พื้นฐานที่ควรมี
- แนะนำให้เรียนก่อน (ไม่บังคับ): ลูกค้า & ยอดขาย
ต่อยอดไปทางไหนได้บ้าง
ดูคอร์สนี้บนแผนที่ Labผู้สอน
ทีม Donato Class
ผู้สอนและผู้จัดทำเนื้อหา
ข้อมูลผู้สอนจะเพิ่มภายหลัง — พื้นที่นี้เป็นตัวอย่างสำหรับแนะนำประสบการณ์และแนวทางการสอนจริง
ข้อมูลตัวอย่าง