Setelah mengikuti kursus-kursus ini, saya merasa percaya diri membuat visualisasi dan dasbor profesional
Shoebur RahmanSpesialis Pengadaan, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Data deret waktu sangat umum dijumpai dalam bidang Data Science. Baik untuk menganalisis tren bisnis, memprakirakan pendapatan perusahaan, maupun mengeksplorasi perilaku pelanggan, setiap data scientist kemungkinan akan berhadapan dengan data deret waktu pada suatu saat dalam pekerjaannya. Untuk membantu Anda memulai bekerja dengan data deret waktu, kursus ini akan memberikan pengetahuan praktis tentang cara memvisualisasikan data deret waktu menggunakan Python.
Prasyarat
Kurikulum
Ringkasan kursus
1
Plot Garis
Anda akan belajar memanfaatkan alat plot dasar di Python, serta cara memberi anotasi dan mempersonalisasi plot deret waktu Anda. Di akhir bab ini, Anda akan mampu mengambil himpunan data statis apa pun dan menghasilkan plot data yang menarik.
- Selamat datang di kursus ini!50 XP
- Muat data deret waktu Anda100 XP
- Uji apakah data Anda bertipe benar100 XP
- Buat plot deret waktu pertama Anda50 XP
- Plot pertama Anda!100 XP
- Menentukan gaya plot100 XP
- Menampilkan dan memberi label plot100 XP
- Kustomisasi plot deret waktu Anda50 XP
- Subset data deret waktu100 XP
- Tambahkan penanda vertikal dan horizontal100 XP
- Tambahkan area berarsir pada plot Anda100 XP
2
Statistik Ringkas dan Diagnostik
Pada bab ini, Anda akan memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang data deret waktu Anda dengan menghitung statistik ringkas dan memplot tampilan teragregasi dari data Anda.
3
Musiman, Tren, dan Derau
Anda akan melampaui statistik ringkas dengan mempelajari plot autokorelasi dan autokorelasi parsial. Anda juga akan belajar cara mendeteksi secara otomatis komponen musiman, tren, dan derau dalam data deret waktu Anda.
4
Bekerja dengan Banyak Deret Waktu
Dalam bidang Data Science, umum untuk terlibat dalam proyek yang memerlukan kajian beberapa deret waktu sekaligus. Pada bab ini, kami akan menunjukkan cara memplot beberapa deret waktu sekaligus, serta cara menemukan dan mendeskripsikan hubungan antar deret waktu.
5
Studi Kasus: Tingkat Pengangguran
Bab ini memberi Anda kesempatan untuk berlatih semua konsep yang dibahas dalam kursus. Anda akan memvisualisasikan tingkat pengangguran di AS dari tahun 2000 hingga 2010.
Memvisualisasikan Data Deret Waktu di Python
Kursus
Selesai
