没有GPU也能搞的方向！
时间序列的出现是为了解决带有时间戳，并考虑了数据点之间的时间相关性的数据，相信大家在学习时序中遇到了不少的难点。
所以这次我在原来的30节时间序列系列课程基础上，又更新了两节时序前沿课（含直播），课程分为五个模块。
模块一基础：认识数据科学家
模块二进阶：时间序列预测概论+论文和代码讲解
模块三项目实战：基于零售的时序项目实战
模块四比赛实战：数据科学入门赛+回答准确性预测赛
模块五时序前沿：前沿机器学习与时序+时序分析任务与最新应用场景（直播）
0.01元解锁《时间序列系列课》
32节课+37h+课件+课堂作业及代码
了解数据科学家的概念，岗位分布、职责、技能、薪资、职业发展路线等
—课程时长：1小时
1：时间序列预测入门
2：时间序列预测代码实践
3：Forecasting at Scale论文讲解+代码讲解
—课程时长：6小时
1：夯实算法基础、熟悉算法原理，通过代码掌握方法
2：系统掌握时序分析方法以及预测方法
—课程时长：8小时
1：数据科学入门赛
2：回答准确性预测赛
—课程时长：20小时
前沿机器学习与时序
时序分析任务与最新应用场景
—课程时长：2小时
另外我还给大家整理了时序年度最佳论文+ICML 2023/NeurIPS 2023/SIGMOD 2023/VLDB 2023/www 2023等140篇时序论文汇总+kaggle时间序列预测相关比赛baseline代码合集
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以下是时间序列系列课程系列大纲
《时间序列课程》
Part 1 认识数据科学家
1. 行业基本情况
2. 岗位基本信息
3. 面试求职重点
4. 职业发展路线
5. 日常工作内容
Part 2 时间序列预测基础
1. 时间序列预测入门
2. 时间序列预测代码实践
3. Forecasting at Scale 论文讲解
4. Forecasting at Scale 代码讲解
Part 3 时间序列项目实战（含课堂作业+代码）
1. 项目预测背景介绍及时间序列预测概览
2. 项目预测数据探索及时间序列分析
3. 项目预测及经典时间序列预测算法
4. 项目预测及经典时间序列预测算法
5. 深度学时序预测导论（进阶课程）
6. 时间序列预测实用窍门 （进阶课程）
7. 时序两次答疑汇总
Part 4 比赛实战
数据科入门赛
1. 打造舒适的AI开发环境
2. 数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍
3. 数据挖掘比赛的基础Baseline
4. 数据挖掘比赛中的神经网络Baseline
5. 数据挖掘比赛中的调参方法以及模型融合
回答准确性预测赛
1. 赛题解析&baseline思路
2. 结构化数据传统+深度建模
3. 比赛相关Paper讲解
4. 传统+深度Baseline模型进阶
Part 5 前沿系列
1.前沿机器学习与时间序列
2.时序分析的任务与最新应用场景
时间序列初识
时间序列分析主要任务
时间序列应用场景
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30节课+35h+课件+课堂作业及代码
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