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कोर्स

Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना

इंटरमीडिएट4 घंटे

इस पाठ्यक्रम में आप टाइम सीरीज़ डेटा के साथ काम करने की मूल बातें सीखेंगे।

Python4 घंटे16 वीडियो55 अभ्यास4,700 XP72,027उपलब्धि प्रमाणपत्र

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कोर्स विवरण

इस कोर्स में आप time series डेटा को मैनिपुलेट करने की बुनियादी बातें सीखेंगे। Time series डेटा वह होता है जो तारीख़ों या समय की एक क्रमबद्ध श्रृंखला के अनुसार इंडेक्स किया गया हो। आप सीखेंगे कि Pandas में मौजूद मेथड्स का इस्तेमाल करके इस इंडेक्स के साथ कैसे काम करें। आप यह भी सीखेंगे कि फ्रीक्वेंसी बदलने के लिए time series को कैसे resample किया जाए। यह कोर्स आपको time series के लिए rolling और cumulative वैल्यूज़ निकालना भी सिखाएगा। अंत में, आप असली स्टॉक डेटा से एक value-weighted स्टॉक इंडेक्स बनाकर अपनी सभी नई स्किल्स लागू करेंगे।

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

Pandas में Time Series के साथ काम करना

यह अध्याय दिखाता है कि Pandas तारीख़ों को जिस तरह दर्शाता है, विशेषकर DateTimeIndex के माध्यम से, उससे मिलने वाली शक्तिशाली time series क्षमताओं का लाभ कैसे उठाएँ। आप सीखेंगे कि तारीख़ संबंधी जानकारी और time series कैसे बनाएँ और मैनिपुलेट करें, और time-aware DataFrames के साथ कैलकुलेशन करके अपने डेटा को समय में शिफ्ट कैसे करें या किसी विशेष अवधि के रिटर्न कैसे निकालें।
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2

बेसिक Time Series मेट्रिक्स और Resampling

यह अध्याय pandas के DataTimeIndex के जरिए उपलब्ध आवश्यक time series क्षमताओं में और गहराई से जाता है। इसमें resampling का परिचय दिया गया है और यह बताया गया है कि अलग-अलग time series की तुलना उनके शुरुआती बिंदु को normalize करके कैसे की जाए।
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3

विंडो फंक्शन: Rolling और Expanding मेट्रिक्स

4

सभी को जोड़ते हुए: एक value-weighted इंडेक्स बनाना

यह अध्याय पिछले कॉन्सेप्ट्स को जोड़ते हुए आपको एक value-weighted इंडेक्स बनाना सिखाता है। यह इंडेक्स स्टॉक एक्सचेंज लिस्टिंग में मौजूद मार्केट-कैप डेटा का उपयोग करके वेट्स और 2016 के स्टॉक प्राइस की जानकारी से कैलकुलेट होता है। इसके बाद इंडेक्स के परफॉर्मेंस की बेंचमार्क्स से तुलना करके आपके बनाए इंडेक्स का मूल्यांकन किया जाता है।
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