Временные ряды на Python

Временные ряды — один из самых распространённых типов данных, и умение работать с ними — важный навык в data science, если вы хотите делать прогнозы и анализировать тренды. В этом треке вы научитесь обрабатывать данные временных рядов с помощью pandas, работать со статистическими библиотеками, включая NumPy и statsmodels, для анализа данных, а также развивать навыки визуализации с использованием Matplotlib, SciPy и seaborn. Затем вы примените навыки работы с временными рядами на реальных данных, включая данные о фондовых акциях, наблюдения НЛО, уровни CO2 на Мауи, ежемесячное производство конфет в США и звуки сердцебиения. К концу этого трека вы будете знать, как прогнозировать будущее с помощью моделей класса ARIMA и строить прогнозы и получать инсайты с помощью моделей машинного обучения.