Corso
Visualizzare dati di serie temporali in Python
IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 03/2022
PythonData Visualization4 h17 video59 Esercizi4,850 XP26,461Attestato di conseguimento
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Prerequisiti
Introduction to Data Visualization with MatplotlibManipulating Time Series Data in Python1
Grafici a linee
Imparerai a sfruttare gli strumenti di tracciamento di base in Python e a annotare e personalizzare i grafici delle tue serie temporali. Al termine di questo capitolo, sarai in grado di partire da qualsiasi insieme di dati statico e produrre grafici efficaci dei tuoi dati.
2
Statistiche riassuntive e diagnostica
In questo capitolo, approfondirai la comprensione delle tue serie temporali calcolando statistiche riassuntive e tracciando viste aggregate dei tuoi dati.
3
Stagionalità, trend e rumore
Andrai oltre le statistiche riassuntive imparando i grafici di autocorrelazione e autocorrelazione parziale. Imparerai anche a rilevare automaticamente stagionalità, trend e rumore nelle tue serie temporali.
4
Lavorare con più serie temporali
Nel campo della Data Science, è comune lavorare a progetti in cui è necessario studiare contemporaneamente più serie temporali. In questo capitolo, ti mostreremo come tracciare più serie temporali in una volta sola e come scoprire e descrivere le relazioni tra serie temporali multiple.
5
Caso di studio: tasso di disoccupazione
Questo capitolo ti permetterà di mettere in pratica tutti i concetti trattati nel corso. Visualizzerai il tasso di disoccupazione negli Stati Uniti dal 2000 al 2010.
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