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時系列 Pythonで

更新日 2026/05
Pythonで、pandas、NumPy、Matplotlibを使って時系列データを操作、解釈、可視化するために必要なスキルを身につけます。
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Python確率と統計
20時間
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トラック概要

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。

前提条件

このトラックに受講要件はありません
  • Course

    1

    Pythonでの時系列データ操作

    このコースでは、時系列データの取り扱いに関する基礎を学んでいただきます。

  • Project

    特典

    Time Series Analysis for Transportation

    Explore transportation time series data analysis to uncover patterns and forecast travel costs.

時系列 Pythonで
5 コース
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