După ce am parcurs aceste cursuri, mă simt încrezător să creez vizualizări și tablouri de bord profesionale
Shoebur RahmanSpecialist în achiziții, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Datele de tip serie temporală sunt omniprezente în domeniul Data Science. Fie că analizezi tendințe de business, estimezi veniturile unei companii sau explorezi comportamentul clienților, orice specialist în date va întâlni la un moment dat date de tip serie temporală. Pentru a-ți oferi un punct de plecare solid, acest curs îți va oferi cunoștințe practice despre vizualizarea seriilor temporale folosind Python.
Cerințe prealabile
Programă
Planul cursului
1
Grafice liniare
Vei învăța cum să folosești instrumentele de bază pentru reprezentare grafică în Python și cum să adnotezi și să personalizezi graficele de serii temporale. La finalul acestui capitol, vei putea lua orice set de date static și să produci grafice clare și convingătoare.
- Bun venit la curs!50 XP
- Încarcă datele tale de tip serie de timp100 XP
- Verifică dacă datele tale sunt de tipul corect100 XP
- Creează primul tău grafic de serie temporală50 XP
- Primul tău grafic!100 XP
- Specificarea stilurilor pentru grafice100 XP
- Afișarea și etichetarea graficelor100 XP
- Personalizează graficul seriei de timp50 XP
- Selectează un subset din datele de tip serie de timp100 XP
- Adaugă marcatori verticali și orizontali100 XP
- Adaugă zone umbrite în graficul tău100 XP
2
Statistici sumare și diagnosticare
În acest capitol, vei aprofunda înțelegerea datelor tale de tip serie temporală calculând statistici sumare și reprezentând grafic vizualizări agregate ale datelor.
3
Sezonalitate, tendință și zgomot
Vei merge mai departe de statisticile sumare, învățând despre graficele de autocorelație și autocorelație parțială. Vei descoperi și cum să detectezi automat sezonalitatea, tendința și zgomotul în datele tale de tip serie temporală.
4
Lucrul cu mai multe serii temporale
În domeniul Data Science, este frecvent să lucrezi la proiecte în care mai multe serii temporale trebuie studiate simultan. În acest capitol, îți vom arăta cum să reprezinți grafic mai multe serii temporale deodată și cum să identifici și să descrii relațiile dintre ele.
5
Studiu de caz: Rata șomajului
Acest capitol îți oferă ocazia să exersezi toate conceptele acoperite în curs. Vei vizualiza rata șomajului din SUA în perioada 2000–2010.
Vizualizarea datelor de tip serie temporală în Python
Curs
finalizat
