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Séries chronologiques en Python

Actualisé 01/2025
Acquérir les compétences nécessaires pour manipuler, interpréter et visualiser des données de séries temporelles en Python, en utilisant pandas, NumPy et Matplotlib.
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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

    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.

Séries chronologiques en Python
5 Cours
Cursus
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