トラックの説明

時系列 Pythonで

時系列データは最も一般的なデータタイプの 1 つであり、予測を立てて傾向を報告したい場合、時系列データの取り扱い方法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 を使用して時系列データを操作する方法、NumPy や statsmodels などの統計ライブラリを使用してデータを分析し、Matplotlib、SciPy、seaborn を使用して視覚化スキルを開発する方法を学習します。次に、金融株データ、UFO の目撃情報、マウイ島の CO2 レベル、米国の毎月のキャンディー生産量、心拍音などの実際のデータを使用して時系列スキルを適用します。このトラックを終えると、ARIMA クラスモデルを使用して将来を予測し、機械学習モデルを使用して予測と洞察を生成する方法がわかるようになります。

前提条件

このコースには前提条件はありません

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。
Course
2
Pythonで学ぶ時系列解析
この4時間のコースでは、Pythonで時系列データの基本的な分析方法を学びます。
Course
3
Pythonで学ぶ時系列データの可視化
時系列データの季節性やトレンドなどのパターンを可視化しましょう。
Course
4
Pythonで学ぶARIMAモデル
PythonでARIMAモデルを学び、時系列解析のエキスパートを目指しましょう。
Project
ボーナス
Time Series Analysis for Transportation
Explore transportation time series data analysis to uncover patterns and forecast travel costs.
Course
6
Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析
本コースは、時系列データのための特徴量エンジニアリングと機械学習に焦点を当てます。