In this course, you will apply the machine learning workflow introduced in the enablement "Developing AI Models with the Python Machine Learning Client for SAP HANA". The steps from feature extraction to model evaluation are illustrated through the scenario of forecasting overnight stays in Switzerland. The course also demonstrates how to prepare data, configure the SAP HANA environment, and apply advanced forecasting techniques for both univariate and multivariate time series scenarios.
Developing Time Series Models with the Python Machine Learning Client for SAP HANA | BR
via SAP Learning
Get 20% off all career paths from fullstack to AI
AI, Data Science & Cloud Certificates from Google, IBM & Meta
Overview
Google, IBM & Meta Certificates – 40% Off
One plan covers every Professional Certificate on Coursera.
Unlock All Certificates
Syllabus
- Compreensão da aprendizagem automática para previsão de série cronológica
- Fornecer uma sÃntese de modelos de série cronológica
- Explorando o cenário de demonstração – Previsão de estadias noturnas
- Compreensão da aprendizagem automática para previsão de série cronológica
- Configuração do ambiente e preparação de dados usando DataFrames do SAP HANA
- Configuração do cliente Python Machine-Learning para SAP HANA
- Exploração e manipulação de dados com dataframes do SAP HANA
- Configuração do ambiente e preparação de dados usando DataFrames do SAP HANA
- Treinamento de um modelo de série cronológica univariado do SAP HANA PAL
- Criando um modelo de previsão univariado com o SAP HANA PAL
- Treinamento de um modelo de série cronológica univariado do SAP HANA PAL
- Previsão com várias séries cronológicas
- Preparar dados para previsão de série cronológica múltipla
- Previsão em séries cronológicas agrupadas
- Previsão com várias séries cronológicas