Build your ultimate AI agent
Описание курса
Данные временных рядов встречаются в науке о данных повсеместно. Анализ бизнес-тенденций, прогнозирование выручки компании, изучение поведения клиентов — каждый специалист по данным рано или поздно сталкивается с временными рядами. Этот курс даст вам практические навыки визуализации данных временных рядов с помощью Python.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Линейные графики
Вы освоите основные инструменты визуализации в Python, а также научитесь аннотировать и настраивать графики временных рядов. К концу главы вы сможете взять любой статический набор данных и построить наглядные и информативные графики.
- Добро пожаловать на курс!50 XP
- Загрузите данные временного ряда100 XP
- Проверьте типы данных в вашем наборе данных100 XP
- Постройте свой первый временной ряд50 XP
- Ваш первый график!100 XP
- Настройка стилей графиков100 XP
- Отображение и подписи графиков100 XP
- Настройте график временного ряда50 XP
- Выборка подмножества временного ряда100 XP
- Добавление вертикальных и горизонтальных маркеров100 XP
- Добавление закрашенных областей на график100 XP
2
Сводная статистика и диагностика
В этой главе вы глубже изучите данные временных рядов: вычислите сводную статистику и построите агрегированные представления данных.
3
Сезонность, тренд и шум
Вы выйдете за рамки сводной статистики и познакомитесь с графиками автокорреляции и частичной автокорреляции. Кроме того, вы научитесь автоматически выявлять сезонность, тренд и шум в данных временных рядов.
4
Работа с несколькими временными рядами
В науке о данных нередко приходится работать с несколькими временными рядами одновременно. В этой главе вы узнаете, как строить графики нескольких временных рядов сразу и как обнаруживать и описывать связи между ними.
5
Практический пример: уровень безработицы
Эта глава даст вам возможность применить все концепции, изученные в курсе. Вы визуализируете уровень безработицы в США с 2000 по 2010 год.
Визуализация данных временных рядов в Python
Курс
завершён
