CérénIT

Le blog tech de Nicolas Steinmetz (Time Series, IoT, Web, Ops, Data)

Time Series France - #13 - Décomposition et prévision des Séries Temporelles : de la théorie à la pratique

Contexte

Time Series France a pour objectif d’évangéliser et de promouvoir les usages et les acteurs de la série temporelles, des usages les plus simples aux usages les plus avancés.

Brief

Pour cette treizième édition, je reçois Syrine Ben Salah et Paul Péton, consultants Data Analytics chez Avanade pour un talk orienté data-science.

Description du talk: les bases théoriques de l’analyse des séries temporelles (time series) ont montré leur efficacité depuis plusieurs dizaines d’années. La méthode de décomposition en particulier a le double intérêt d’être facilement interprétable et de très bien s’adapter à de nombreux phénomènes macro-économiques. Pourtant, le sujet est loin d’être à l’arrêt et de nouveaux outils voient le jour : utilisation des réseaux de neurones pour les séries temporelles, packaging des méthodes pour simplifier leur utilisation au quotidien. Après avoir résumé les bases théoriques, nous ferons un retour d’expérience sur des outils comme fbprophet, kats ou encore neural_prophet.

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