これらのコースを受講したことで、プロフェッショナルなビジュアライゼーションやダッシュボードを自信を持って作成できるようになりました
Shoebur Rahman調達スペシャリスト、Giz Bangladesh
コースの説明
時系列データはData Scienceの分野で広く見られます。ビジネストレンドの分析、企業収益の予測、顧客行動の探索など、データサイエンティストは仕事のなかで必ずといっていいほど時系列データに出会います。本コースでは、Pythonを使って時系列データを可視化するための実践的な知識を提供し、時系列データの扱いを始められるようにします。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
折れ線グラフ
Pythonの基本的なプロットツールの使い方に加え、時系列グラフへの注釈の付け方やカスタマイズ方法を学びます。チャプターの終わりには、任意の静的データセットから魅力的なプロットを作成できるようになります。
2
要約統計量と診断
このチャプターでは、要約統計量の計算や集計ビューの作成を通じて、時系列データへの理解をさらに深めます。
3
季節性・トレンド・ノイズ
自己相関プロットや偏自己相関プロットを学び、要約統計量を超えた分析に進みます。さらに、時系列データにおける季節性、トレンド、ノイズを自動検出する方法も学びます。
4
複数の時系列を扱う
Data Scienceの実務では、複数の時系列を同時に分析するプロジェクトに関わることがよくあります。本チャプターでは、複数の時系列を一度にプロットする方法と、時系列同士の関係を発見・記述する方法を紹介します。
5
ケーススタディ：失業率
このチャプターでは、コースで学んだ概念を総合的に練習します。2000年から2010年までの米国の失業率を可視化します。
Pythonで学ぶ時系列データの可視化
コース修了
