Séries chronologiques en Python

Actualisé 05/2026

Acquérir les compétences nécessaires pour manipuler, interpréter et visualiser des données de séries temporelles en Python, en utilisant pandas, NumPy et Matplotlib.

Description du programme

Séries chronologiques en Python

Les séries temporelles sont l'un des types de données les plus courants et comprendre comment les utiliser est une compétence essentielle en science des données si vous souhaitez faire des prédictions et établir des rapports sur les tendances. Dans ce parcours, vous apprendrez à manipuler des données de séries temporelles à l'aide de pandas, à travailler avec des bibliothèques statistiques telles que NumPy et statsmodels pour analyser les données, et à développer vos compétences en matière de visualisation à l'aide de Matplotlib, SciPy et seaborn. Vous appliquerez ensuite vos compétences en matière de séries temporelles en utilisant des données du monde réel, notamment des données boursières, des observations d'ovnis, des niveaux de CO2 à Maui, la production mensuelle de bonbons aux États-Unis et des sons de battements cardiaques. À la fin de ce cours, vous saurez comment prévoir l'avenir à l'aide de modèles de classe ARIMA et comment générer des prédictions et des informations à l'aide de modèles d'apprentissage automatique.

Prérequis

Il n’y a pas de prérequis pour ce programme

Course
1
Manipuler des séries temporelles en Python
Dans ce cours, vous apprendrez les principes fondamentaux du traitement des données chronologiques.
Course
2
Analyse des séries temporelles en Python
Au cours de cette formation de quatre heures, vous apprendrez les bases de l'analyse des données chronologiques dans Python.
Course
3
Visualiser des séries temporelles en Python
Visualisez la saisonnalité, les tendances et d'autres modèles dans vos données chronologiques.
Course
4
Modèles ARIMA en Python
Découvrez les modèles ARIMA en Python et devenez un expert en analyse de séries chronologiques.
Project
bonus
Time Series Analysis for Transportation
Explore transportation time series data analysis to uncover patterns and forecast travel costs.
Course
6
Machine Learning for Time Series Data in Python
Ce cours se concentre sur l'ingénierie des caractéristiques et l'apprentissage automatique pour les données de séries chronologiques.

Séries chronologiques en Python

5 Cours

Cursus
terminé

Obtenez un certificat de réussite

Ajoutez cette certification à votre profil LinkedIn, à votre CV ou à votre portfolio
Partagez-la sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performanceS'inscrire maintenant

Séries chronologiques en Python

Former une équipe ?

Description du programme

Séries chronologiques en Python

Prérequis

Manipuler des séries temporelles en Python

Analyse des séries temporelles en Python

Visualiser des séries temporelles en Python

Modèles ARIMA en Python

Time Series Analysis for Transportation

Machine Learning for Time Series Data in Python

Obtenez un certificat de réussite

Rejoignez plus de 19 millions d'utilisateurs et commencez Séries chronologiques en Python dès aujourd'hui !

Apprenez où que vous soyez avec l'application DataCamp

Description du programme

Séries chronologiques en Python

Obtenez un certificat de réussite

Rejoignez plus de .css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}19 millions d'utilisateurs et commencez Séries chronologiques en Python dès aujourd'hui !

Créez votre compte gratuitement

Apprenez où que vous soyez avec l'application DataCamp

Rejoignez plus de 19 millions d'utilisateurs et commencez Séries chronologiques en Python dès aujourd'hui !