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時系列 Pythonで

更新日 2026/03
pandas、NumPy、Matplotlib を使用して、Python で時系列データを操作、解釈、視覚化するために必要なスキルを習得します。
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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 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

このトラックに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。

  • Project

    ボーナス

    Time Series Analysis for Transportation

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

時系列 Pythonで
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