Cryptocurrency Forecasting using Machine Learning in PowerBI

提供:
Coursera Project Network
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Import real-time cryptocurrency data using finance API

Visualize the historical price and volume of Bitcoin & Ethereum using multiple charts & graphs

Forecast the price of Bitcoin & Ethereum using machine learning algorithms like ARIMA, Neural networks and Linear Regression

Clock1 hour
Beginner初級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

In this 1 hour long project, you will forecast the price of Bitcoin & Ethereum using multiple machine learning algorithms like ARIMA, Neural networks and Linear Regression. We will begin this project by importing real-time cryptocurrency data using finance API. We will then visualize the historical price and volume of Bitcoin using various charts & graphs. We will then forecast the price of Bitcoin using inbuilt Power BI forecasting tools. We will then import various visuals and then forecast the price of Bitcoin using machine learning algorithms like ARIMA, Neural networks and Linear Regression. In the final task, we will automate the dashboard so that you can forecast the price of any other cryptocurrencies within seconds. By the end of this project, you will be confident in forecasting any cryptocurrency or asset using Power BI. Requirement: In order to complete this project successfully, you need a professional email id (yourdomain emails) or a university email id if you are a student.

あなたが開発するスキル

  • Cryptocurrency
  • Time Series Forecasting
  • Machine Learning
  • ARIMA and Neural Networks
  • power bi

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Project overview: Finance API key

  2. Importing Financial Data

  3. Data Visualization

  4. Forecasting using inbuilt Power BI tools

  5. Importing visuals & Installing R packages

  6. Forecasting using ARIMA & Neural Networks

  7. Dashboard Automation- Ethereum

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

よくある質問

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。