時系列 Pythonで

時系列データは最も一般的なデータ型の1つであり、予測を行いトレンドを報告したい場合、その扱い方を理解することは重要なデータサイエンススキルです。 このトラックでは、pandasを使って時系列データを操作し、NumPyやstatsmodelsなどの統計ライブラリを使ってデータを分析し、Matplotlib、SciPy、seabornを使って可視化スキルを磨きます。 その後、金融株価データ、UFO目撃情報、マウイのCO2レベル、米国の月次キャンディ生産、心拍音などの実世界のデータを使って、時系列スキルを応用します。 このトラックを終える頃には、ARIMA系モデルを使って将来を予測し、機械学習モデルを使って予測とインサイトを生成する方法がわかるようになります。