Serie temporali in Python

Aggiornato 01/2025

Acquisisci le competenze necessarie per manipolare, interpretare e visualizzare i dati delle serie temporali in Python, utilizzando pandas, NumPy e Matplotlib.

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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.

Prerequisiti

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Course
1
Manipulating Time Series Data in Python
In this course you'll learn the basics of working with time series data.
Course
2
Time Series Analysis in Python
In this four-hour course, you’ll learn the basics of analyzing time series data in Python.
Course
3
Visualizing Time Series Data in Python
Visualize seasonality, trends and other patterns in your time series data.
Course
4
ARIMA Models in Python
Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.
Project
bonus
Time Series Analysis for Transportation
Explore transportation time series data analysis to uncover patterns and forecast travel costs.
Course
6
Machine Learning for Time Series Data in Python
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.

Serie temporali in Python

5 Corsi

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