This course focuses on data exploration, feature creation, and feature selection for time sequences. The topics discussed include binning, smoothing, transformations, and data set operations for time series, spectral analysis, singular spectrum analysis, distance measures, and motif analysis.
Creating Features for Time Series Data
Creating Features for Time Series Data
Ce cours fait partie de SpƩcialisation Analyzing Time Series and Sequential Data
Instructeur : Chip Wells
1āÆ784Ā dĆ©jĆ inscrits
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niveau IntermƩdiaire
Certaines connaissances prƩrequises
1 semaine Ć complĆ©ter
Ć 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez Ć votre propre rythme
CompƩtences que vous acquerrez
- CatƩgorie : Data Transformation
- CatƩgorie : Unsupervised Learning
- CatƩgorie : Anomaly Detection
- CatƩgorie : SAS (Software)
- CatƩgorie : Feature Engineering
- CatƩgorie : Dimensionality Reduction
- CatƩgorie : Time Series Analysis and Forecasting
- CatƩgorie : Data Analysis
- CatƩgorie : Exploratory Data Analysis
- CatƩgorie : Statistical Analysis
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18 devoirs
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Ce cours fait partie de la SpƩcialisation Analyzing Time Series and Sequential Data
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Il y a 7 modules dans ce cours
In this module you get an overview of the courses in this specialization and what you can expect.
Inclus
1 vidƩo1 lecture
In this module you learn about the scope of this course and you access the software and files you will use for practices in the course.
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1 vidƩo4 lectures1 ƩlƩment d'application
In this module, you learn about converting transactional sequences to time series. Other topics include exploring signal components in time series via decompositions and binning, and creating new time series features.
Inclus
13 vidƩos4 devoirs1 ƩlƩment d'application
In this module you learn about the usefulness of distance or similarity measures between time series. Calculated distance measure are used as the basis in two analyses.
Inclus
8 vidƩos5 devoirs1 ƩlƩment d'application
In this module, we discuss and illustrate the basic ideas and applications in frequency domain analysis. We also discuss SSA and present demonstrations of applied SSA.
Inclus
11 vidƩos6 devoirs1 ƩlƩment d'application
In this module you learn about detecting motifs in times series and their usefulness.
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6 vidƩos2 devoirs1 ƩlƩment d'application
Inclus
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