Serii de timp în Python

Datele de serie temporală sunt unul dintre cele mai comune tipuri de date, iar înțelegerea modului de a lucra cu ele este o abilitate esențială în data science dacă vrei să faci predicții și să raportezi tendințe. În acest traseu, vei învăța cum să manipulezi datele din serii temporale folosind pandas, să lucrezi cu biblioteci statistice precum NumPy și statsmodels pentru a analiza datele și să-ți dezvolți abilitățile de vizualizare folosind Matplotlib, SciPy și seaborn. Apoi vei aplica abilitățile tale de serii temporale folosind date din lumea reală, inclusiv date financiare despre acțiuni, observații de OZN-uri, niveluri de CO2 în Maui, producția lunară de bomboane din SUA și sunete ale bătăilor inimii. Până la sfârșitul acestui traseu, vei ști cum să prognozezi viitorul folosind modele din clasa ARIMA și să generezi predicții și perspective folosind modele de învățare automată.