Tutoriale de Data Science

Învață pandas de la instalare la analiză, cu fiecare exemplu testat pe pandas 3.1.

Învață PySpark cu cod rulabil: configurează PySpark 4.3, selectează, filtrează, grupează și unește DataFrame-uri, interoghează cu Spark SQL și segmentează clienți cu pyspark.ml.

Un model autoregresiv prezice valorile viitoare ale unei serii temporale din propriul trecut. Învață cum să îl potrivești în Python cu statsmodels, să alegi ordinul întârzierii cu PACF și AIC/BIC și să îl compari cu MA și ARIMA.

Află cum ARIMAX extinde ARIMA cu predictori externi, înțelege-i parametrii și presupunerile și construiește un model de prognoză în Python cu statsmodels.

Află cum combină SARIMAX modelarea seriilor sezoniere cu predictori externi. Înțelege parametrii, vezi cum diferă de ARIMA și SARIMA și construiește un model de prognoză în Python.

Află ce este cvadra­tura, cum integrarea numerică aproximează integralele definite și cum funcționează metode precum regula trapezelor, regula Simpson și cvadra­tura Gaussiană.

Află cum funcționează transformarea Box-Cox, cum alegi parametrul lambda și când să o folosești pentru a stabiliza varianța, a reduce asimetria și a îmbunătăți modelele statistice.

Un raport de verosimilitate compară cât de bine două ipoteze sau modele explică aceleași date, iar acest articol acoperă formula, un exemplu lucrat cu aruncări de monedă, testul raportului de verosimilitate pentru modele de regresie imbricate în Python și R, și rapoartele de verosimilitate diagnostice.

Află ce este arbitrajul statistic, cum traderii cantitativi identifică relații temporare de preț și cum funcționează în practică strategii precum pairs trading și revenirea la medie.

Află ce este o matrice augmentată, cum reprezintă sisteme de ecuații și cum să folosești operațiile pe linii pentru a le rezolva.

Află ce este o diagramă a reziduurilor, cum interpretezi tiparele frecvente și cum diagramele reziduurilor te ajută să identifici neliniaritatea, eteroscedasticitatea, outlierii și alte probleme de regresie.

Află ce sunt minimele și maximele, cum diferă extremele locale de cele globale și cum să le găsești folosind puncte critice, testele cu prima și a doua derivată și metoda intervalului închis.