Przejdź do głównej treści

Strona główna Python

Kurs

Uczenie maszynowe dla danych szeregów czasowych w Pythonie

ZaawansowanyPoziom umiejętności

Zaktualizowano 02.2026

Kurs koncentruje się na inżynierii cech i uczeniu maszynowym dla danych szeregów czasowych.

Zacznij kurs za darmo

PythonMachine Learning

4 godz.

13 filmów

53 Ćwiczenia

4,550 XP

53,276

Zaświadczenie o ukończeniu

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Dane szeregów czasowych są wszechobecne. Wahania na giełdzie, dane z czujników rejestrujących zmiany klimatu czy aktywność mózgu – każdy sygnał zmieniający się w czasie można opisać jako szereg czasowy. Uczenie maszynowe stało się skuteczną metodą wykorzystywania złożoności danych do generowania prognoz i wyciągania wniosków na temat badanego problemu. Ten kurs łączy oba te światy – uczenie maszynowe i dane szeregów czasowych – i obejmuje inżynierię cech, spektrogramy oraz inne zaawansowane techniki służące do klasyfikacji dźwięków uderzeń serca i przewidywania cen akcji.

Wymagania wstępne

Manipulating Time Series Data in Python Visualizing Time Series Data in Python Supervised Learning with scikit-learn

1

Time Series and Machine Learning Primer

This chapter is an introduction to the basics of machine learning, time series data, and the intersection between the two.

Timeseries kinds and applications

Identifying a time series

Plotting a time series (I)

Plotting a time series (II)

Machine learning basics

Fitting a simple model: classification

Predicting using a classification model

Fitting a simple model: regression

Predicting using a regression model

Machine learning and time series data

Inspecting the classification data

Inspecting the regression data

Zacznij rozdział

2

Time Series as Inputs to a Model

The easiest way to incorporate time series into your machine learning pipeline is to use them as features in a model. This chapter covers common features that are extracted from time series in order to do machine learning.

Classifying a time series

Many repetitions of sounds

Invariance in time

Build a classification model

Improving features for classification

Calculating the envelope of sound

Calculating features from the envelope

Derivative features: The tempogram

The spectrogram

Spectrograms of heartbeat audio

Engineering spectral features

Combining many features in a classifier

Zacznij rozdział

3

Predicting Time Series Data

If you want to predict patterns from data over time, there are special considerations to take in how you choose and construct your model. This chapter covers how to gain insights into the data before fitting your model, as well as best-practices in using predictive modeling for time series data.

Predicting data over time

Introducing the dataset

Fitting a simple regression model

Visualizing predicted values

Advanced time series prediction

Visualizing messy data

Imputing missing values

Transforming raw data

Handling outliers

Creating features over time

Engineering multiple rolling features at once

Percentiles and partial functions

Using "date" information

Zacznij rozdział

4

Validating and Inspecting Time Series Models

Once you've got a model for predicting time series data, you need to decide if it's a good or a bad model. This chapter coves the basics of generating predictions with models in order to validate them against "test" data.

Creating features from the past

Creating time-shifted features

Special case: Auto-regressive models

Visualize regression coefficients

Auto-regression with a smoother time series

Cross-validating time series data

Cross-validation with shuffling

Cross-validation without shuffling

Time-based cross-validation

Stationarity and stability

Stationarity

Bootstrapping a confidence interval

Calculating variability in model coefficients

Visualizing model score variability over time

Accounting for non-stationarity

Zacznij rozdział

Uczenie maszynowe dla danych szeregów czasowych w Pythonie

Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Uczenie maszynowe dla danych szeregów czasowych w Pythonie już dziś!

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.