MARGO

Évènement

Coding Dojo Margo #LaPiscine (75008) le mercredi 24 octobre 2018 de 19h à 21h
24/10/2018 19:00 au 24/10/2018 21:00

Coding Dojo : prédiction de séries temporelles avec Python

Découvrez comment prédire les données de séries temporelles en utilisant des librairies Python

Python est un langage orienté objet très utilisé par les Data Scientists et également adopté par les géants de la technologie tels que Google, Facebook ou encore la NASA. Ses librairies d’analyse, de calcul, de visualisation et sa puissante librairie dédiée au Machine Learning, en font un outil plébiscité par les professionnels de la data qui souhaitent effectuer des analyses poussées. Son ascension est également due à sa compatibilité avec les fournisseurs des services du cloud et sa prise en charge du multitraitement pour le calcul parallèle qui offrent un net avantage par rapport à la concurrence (R ou Java par exemple) en matière de performances à grande échelle.

Au cours de ce Coding Dojo nous vous proposons de découvrir ensemble comment prédire les données de séries temporelles* avec Python.

Ce Coding Dojo sera ainsi l’occasion d’introduire quelques bases en statistiques autour des données temporelles, d’effectuer les premiers traitements en python d’une série temporelle, de prédire le futur d’une série par des méthodes statistiques, de découvrir comment le Deep Learning améliore cette prédiction et enfin d’explorer les séries temporelles multivariées.

* Une série temporelle, ou série chronologique, est une séquence de valeurs numériques indexées dans le temps, souvent avec un même pas de temps séparant deux observations successives.

 

Ce Coding Dojo s’adresse à tous ceux qui s’intéressent aux statistiques. Il n’est pas nécessaire de connaître Python.

Par Youssef Bennani Senior Data Scientist

INSCRIPTION

Accès

9 rue Christophe Colomb 75008 Paris

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Dans ce tutoriel, nous introduisons quelques concepts élémentaires en séries temporelles afin de pouvoir effectuer “rapidement” des prédictions de valeurs futures sur des données temporelles. Loin d’être exhaustif, ce premier tutoriel présente quelques outils de base en Python permettant d’effectuer de premiers traitements. Le code permettant de retrouver ces résultats est ici : https://gitlab.com/margo-group/public/SeriesTemporelles.

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