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LIVE #1: 10/22 数据科学读书会 Book 15 - 时间序列分析
时间序列分析（Time Series Analysis）是数据科学的必备技能之一，无论是数据分析师，商业分析师，还是数据科学家，都需要时间序列分析的知识。在技术面试中，时间序列分析也被看做一个重要考点：不管是预测金融市场的趋势，还是电力的消耗，或者是供应链的供需分析，时间序列都是我们必须在模型中考虑的重要因素。时间序列是按照时间先后顺序排列的，有内在联系的数据点集合。对这类数据进行数学和统计分析，发现隐藏的模式和规律，就被称为时间序列分析。时间序列在金融领域已经发展了几十年，随着现在机器学习和深度学习的成功应用，时间序列与机器学习和深度学习的结合让该领域重新焕发了新的生机。由于时间序列在时间这一维度上有比较强的关联，时间序列分析和建模相比常规的分类和拟合需要一些特别的技术。在本系列讲座中，我们将以《Hands-on Time Series Analysis with Python》（B V Vishwas, Ashish Patel）一书为参考展开讲述处理时间序列所需要的技能。完成本书后，读者将对解决时间序列问题的概念和技术有深入的了解。本书中的代码可以在 Jupyter Notebooks 中找到；读者可以进行动手实验，学会更合理地使用这些预测。
Chapter 7：多变量时间序列(Multivariate Time Series)LSTM多变量时间序列双向LSTM多变量时间序列GRU多变量时间序列CNN多变量时间序列
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周五
10月22日 6PM - 7PM
数据科学读书会 Book 15 - 时间序列分析
LIVE #2: 10/23 数据科学家的新宠Airflow：如何用它实现 Data Pipeline？
年 10 月在 Airbnb 正式创建，并在成为一个开源的工作流管理平台，成为 Apache Incubator 的顶级项目。Airflow 是一个开源的workflow automation框架，能让开发人员高效的创作、调度和监控数据管道（Data Pipeline）。成功的data pipeline可以有效地移动数据，最大限度地减少任务之间的暂停和阻塞，使每个流程都能正常运行。Airflow相关经验是数据工程和数据科学家最需要的技术技能之一，在许多数据职位招聘信息中都被列为要求的技能。10月23日，我们将邀请到资深数据工程师，给大家全面讲解什么Airflow，它运用到了什么技术，是如何简化和自动化数据管道、减少运营开销的。【1 hour 极速补课，你能收获什么样的干货？】什么是AirflowAirflow的优点和技术如何用Airflow建立Data PipelineAirflow的常见应用
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周六
10月23日 10AM-11AM
数据科学家的新宠Airflow：如何用它实现 Data Pipeline？
干货视频回顾“技术面试新变化，电面以前先来个Online Assessment”（扫码就可以去YouTube观看啦）
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