트랙 설명

시계열 파이썬에서

시계열 데이터는 가장 흔한 데이터 유형 중 하나이며, 예측을 하고 추세를 보고하려면 시계열 데이터를 다루는 방법을 이해하는 것이 데이터 과학에서 매우 중요한 기술입니다. 이 과정에서는 pandas를 사용하여 시계열 데이터를 조작하는 방법, NumPy 및 statsmodels를 포함한 통계 라이브러리를 사용하여 데이터를 분석하는 방법, 그리고 Matplotlib, SciPy 및 seaborn을 사용하여 시각화 기술을 개발하는 방법을 배우게 됩니다. 그다음에는 금융 주식 데이터, UFO 목격 사례, 마우이의 이산화탄소 농도, 미국의 월별 사탕 생산량, 심장 박동 소리 등 실제 데이터를 사용하여 시계열 분석 기술을 적용하게 됩니다. 이 과정을 마치면 ARIMA 클래스 모델을 사용하여 미래를 예측하고 머신러닝 모델을 사용하여 예측 및 인사이트를 도출하는 방법을 알게 될 것입니다.

필수 조건

이 과정에는 사전 요구 사항이 없습니다.

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.