Პროგნოზირება და მონაცემთა ანალიზი პითონში

კურსის/პროგრამის სახელწოდება: Პროგნოზირება და მონაცემთა ანალიზი პითონში (პრაქტიკული მანქანური სწავლება და პროგნოზირება პითონში Supply Chain ანალიტიკოსებისთვის)

 
კურსის/პროგრამის ხანგრძლივობა:

• კურსი შედგება 2 კვირისგან. (სულ: 10 ლექცია, 20 საათი).
• ლექციები ჩატარდება ყოველდღე კვირის გარდა;
• ლექციის ხანგრძლივობაა 2 საათი. (19:00-21:00)

სამიზნე აუდიტორია: 

Demand Planner-ები, Supply chain planner-ები, მონაცემთა ანალიტიკოსები

კურსი/პროგრამა მოიცავს: 

საბაზისო პითონი: 

• კონტროლის სტრუქტურები და ფუნქციები
• პითონის მონაცემთა სტრუქტურები
• NumPy-ს გამოყენება
• მონაცემთა დამუშავება Pandas-ს გამოყენებით

მონაცემთა ვიზუალიზაცია: 

• Matplotlib
• Seaborn
• Dash and Shiny დეშბორდებისთვის

პროექტი I : მონაცემთა დამუშავება და დეშბორდის შექმნა პითონში

მანქანური სწავლება

• წრფივი რეგრესია
• ლოჯისტიკური რეგრესია
• K Nearest Neighbour
• შესავალი Deep Learning-ში

პროექტი II: მოდელების შეფასება და შედარება

Პროგნოზირება: 

დროითი მწკრივების ანალიზი

• Exponential Smoothing
• ARIMA, SARIMA, SARIMAX
• VAR, VARMA
• GARCH
• Random Forests
• AWS Forecast
• Prophet

პროექტი III: მოთხოვნის პროგნოზირება 

კურსის გავლის შემდეგ:

• გეცოდინება: 

- შექმნით ინტერაქტიულ გრაფებს და დეშბორდებს.

- შეისწავლით წრფივ რეგრესიას, ლოჯისტიკურ რეგრესიას და სხვა მანქანური სწავლების მოდელებს, რათა უკეთ განსაზღვროთ მიზეზ-შედეგობრივი კავშირები.

- ისწავლით დროითი მწკრივების პროგნოზირებას ტრადიციული და ასევე მანქანურ სწავლებაზე დაფუძნებული მეთოდებით.

- Შექმნით თქვენს პროექტს, მოთხოვნის პროგნოზირების მიმართულებით.

• მიიღებ: კურსის გავლის შემდეგ მიიღებთ ქართულ-ამერიკული უნივერსიტეტის (GAU) სერტიფიკატს. 
• რეგისტრაციის ბმული: https://shorturl.at/M3TzO