검색
어를 입력해주세요.
⌘
K
/
스킬 홈
More
Stats
Time Series Analysis
ARIMA
AutoRegressive Integrated Moving Average
아리마
6개 레벨
ARIMA 모델은 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용되는 통계적 방법이에요. 이 모델은 자기회귀(AR), 차분(I), 이동평균(MA) 요소를 결합해요. 일반적으로 데이터가 안정적일 때 효과적이에요.
내 스킬에 등록하기
아리마 스킬 여정을 시작하세요
6개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
6
레벨 로드맵
단계별 역량 인증
로그인하고 시작하기
학습 로드맵
6개 레벨
전체 6
Lv 1. 시계열의 기본 개념을 알아요
1. 시계열 정의
2. 정상성
3. 자기상관 함수
4. 부분자기상관 함수
Lv 2. 차분을 통해 정상성을 확보할 수 있어요
Lv 3. AR(자기회귀) 모델을 알아요
Lv 4. MA(이동평균) 모델을 알아요
로그인하고 더 많은 레벨을 확인하세요
로그인하기
Lv 5. ARIMA 모형을 구성하고 식별할 수 있어요
Lv 6. 모형 진단 방법을 적용할 수 있어요
펼치기
이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고
로그인
[Tech] 물류플랫폼실 데이터엔지니어
우아한형제들
•
데이터 엔지니어
송파
[Tech] 딜리버리엔진실 딜리버리데이터팀 데이터과학자
우아한형제들
•
데이터 사이언티스트
송파
연관 커리어
이 스킬이 필요한 직무
데이터 사이언티스트
데이터 엔지니어
채용 기회
현재 채용 중인 포지션
채용 중
채용공고 보러가기
학습 팁
1
각 레벨의 요구사항을 꼼꼼히 확인하세요
2
실습을 통해 배운 내용을 적용해보세요
3
레벨업으로 실력을 인증받고 커리어를 성장시키세요