트랙 설명

시계열 in Python

시계열 데이터는 가장 흔한 데이터 유형 중 하나이며, 이를 다루는 방법을 이해하는 것은 예측을 하고 추세를 보고하려면 꼭 필요한 데이터 과학 역량입니다. 이 트랙에서는 pandas를 사용해 시계열 데이터를 조작하고, NumPy와 statsmodels를 포함한 통계 라이브러리로 데이터를 분석하며, Matplotlib, SciPy, seaborn을 활용해 시각화 역량을 키우게 됩니다. 그런 다음 금융 주식 데이터, UFO 목격 사례, 마우이의 CO2 수준, 미국의 월별 사탕 생산량, 심장 박동 소리를 포함한 실제 데이터를 사용하여 시계열 기술을 적용하게 됩니다. 이 트랙을 마치면 ARIMA 계열 모델로 미래를 예측하고 머신 러닝 모델을 사용해 예측과 인사이트를 생성하는 방법을 알게 됩니다.

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Course
1
Manipulating Time Series Data in Python
In this course you'll learn the basics of working with time series data.
Course
2
Python으로 배우는 시계열 분석
이 4시간 코스에서 Python으로 시계열 데이터 분석의 기초를 학습합니다.
Course
3
Python으로 시계열 데이터 시각화
시계열 데이터의 계절성, 추세 등 다양한 패턴을 시각화합니다.
Course
4
Python으로 배우는 ARIMA 모델
Python에서 ARIMA 모델을 학습하고 시계열 분석 전문가로 성장하세요.
Project
보너스
Time Series Analysis for Transportation
Explore transportation time series data analysis to uncover patterns and forecast travel costs.
Course
6
Machine Learning for Time Series Data in Python
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.

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