Serie temporali in Python

I dati delle serie temporali sono uno dei tipi di dati più comuni e capire come lavorarci è un'abilità fondamentale per la scienza dei dati se si vogliono fare previsioni e rapporti sulle tendenze. In questo percorso imparerai a manipolare i dati delle serie temporali utilizzando pandas, a lavorare con librerie statistiche come NumPy e statsmodels per analizzare i dati e a sviluppare le tue capacità di visualizzazione utilizzando Matplotlib, SciPy e seaborn. Applicherai poi le tue competenze sulle serie temporali utilizzando dati reali, tra cui i dati dei titoli finanziari, gli avvistamenti di UFO, i livelli di CO2 a Maui, la produzione mensile di caramelle negli Stati Uniti e i suoni del battito cardiaco. Alla fine di questo percorso, saprai come prevedere il futuro utilizzando modelli di classe ARIMA e generare previsioni e approfondimenti utilizzando modelli di apprendimento automatico.