TechAway #14 - Analyse de séries temporelles avec Prophet et DeepAR (by Vincent V.)
TechAway n°14 - 07/04/2020 Pitch
La prévision des séries temporelles est un domaine de la data science présent au cœur de nombreuses activités d'entreprise. Cependant, il s’agit d’un territoire souvent inexploré en raison de sa complexité : utiliser et optimiser les modèles classiques de prédiction temporelle nécessite en effet une connaissance approfondie de leurs rouages mathématiques.
Aujourd'hui, il existe des outils pour travailler rapidement avec des times series d’une façon plus facile et pragmatique à l'instar de Prophet de Facebook et GluonTs d’Amazon.
Venez découvrir ces outils et les prédictions rapides et de qualité qu’ils permettent !
Niveau
Intermédiaire
Pré-requis
Concepts de data science de base (notion de modèle, mesure d’erreur).
Maîtrise basique de python ou d’un autre language de programmation.
Des notions en deep learning sont un plus pour comprendre le fonctionnement de DeepAR.
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
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