宇博学院-数据分析项目
大模型驱动的时间序列分析
课程介绍
课程目的 ：本课程旨在帮助学员理解时间序列分析的基本概念与技术，特别是如何应用大模型（如LSTM、Transformer等）进行深入分析与预测。通过理论学习与实践项目结合，学员将能够独立完成时间序列数据的分析与建模，并有效解决实际问题。
在数据科学与机器学习领域，时间序列分析作为一种重要的方法，广泛应用于金融、气象、经济等多个领域。随着大模型（如深度学习模型）技术的发展，传统的时间序列分析方法也在不断演进。大模型驱动的时间序列分析可以利用复杂的非线性特征，更准确地捕捉数据的趋势、季节性和周期性波动。本课程将深入探讨如何使用大模型进行时间序列数据的建模、预测和异常检测，帮助学员掌握现代时间序列分析的核心技术和实用方法。
课程收获
- 理解时间序列数据的基本特征与常用分析方法。
- 学习如何使用大模型（深度学习）处理时间序列数据。
- 掌握时间序列预测、趋势分析和异常检测的核心技术。
- 了解时间序列模型的评估与优化方法。
- 完成一个基于大模型的时间序列分析项目，具备在实际场景中应用的能力。
项目亮点
- 前沿技术应用：深入讲解大模型在时间序列分析中的应用，包括最新的模型架构与技术。
- 实战导向：通过实际案例和项目，帮助学员在动手实践中巩固理论知识，提升实战能力。
- 专家指导：由在大数据与时间序列分析领域拥有丰富经验的专家授课，提供专业的指导与支持。
- 多样化学习：结合线上与线下学习模式，满足不同学员的学习需求，灵活安排学习时间。
项目设置
大模型驱动的时间序列分析项目通过深度学习算法实现高精度预测、异常检测和趋势分析，帮助企业快速洞察数据变化和优化决策。
招生对象
对时间序列分析及机器学习感兴趣的数据科学家与工程师 - 金融、气象、生产等领域的研究人员与数据分析师 - 需要在产品中引入时间序列分析功能的技术负责人 - 学习与研究大模型应用的学生与研究者
招生人数
限额6-10人，确保每位学员能够获得充分的指导与实践机会。
主讲老师
本课程由UCLA在职教授DrLi主讲，DrLi是一位知名的数据科学家，专注于时间序列分析与深度学习应用。拥有丰富的实战经验和多篇相关领域的学术论文，他曾参与多个大型数据分析项目，为多个行业提供了创新的解决方案。
课程大纲
1.时间序列分析基础
- 时间序列的定义与基本特征
- 重要概念：趋势、季节性、周期性与随机性
2.传统时间序列分析方法
- 自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）与自回归滑动平均模型（ARMA）
- 季节性分解与指数平滑
3.引入大模型的必要性
- 大模型的优势与应用场景
- 传统方法与深度学习方法的对比
4.深度学习模型在时间序列分析中的应用
- LSTM（长短期记忆网络）与GRU（门控循环单元）模型
- Transformer模型及其在时间序列分析中的应用
5.时间序列预测与异常检测
- 预测模型的评估指标与优化方法
- 异常检测的基本思路与实现
6.实战项目：基于大模型的时间序列分析与预测
- 数据预处理与特征工程
- 模型训练与结果评估
- 实现与部署基于大模型的时间序列分析项目
