After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Bu kursta zaman serisi verilerini manipüle etmenin temellerini öğreneceksin. Zaman serisi verileri, tarih veya zaman dizisiyle indekslenen verilerdir. Bu indeksle çalışmak için Pandas içine yerleşik yöntemleri nasıl kullanacağını öğreneceksin. Ayrıca, frekansı değiştirmek için zaman serilerini nasıl yeniden örnekleyeceğini de göreceksin. Bu kurs, zaman serileri için yuvarlanan (rolling) ve kümülatif değerleri nasıl hesaplayacağını da gösterecek. Son olarak, gerçek hisse senedi verilerinden değer ağırlıklı bir borsa endeksi oluşturmak için tüm yeni becerilerini kullanacaksın.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Pandas ile Zaman Serileriyle Çalışmak
Bu bölüm, özellikle DateTimeIndex sayesinde Pandas'ın tarihleri temsil etme biçiminin sunduğu güçlü zaman serisi işlevlerinden yararlanmanın temelini atıyor. Tarih bilgisi ve zaman serileri oluşturmayı ve bunları manipüle etmeyi; verilerini zamanda kaydırmak veya döneme özgü getiriler oluşturmak için zaman farkındalığı olan DataFrame'lerle nasıl hesaplamalar yapacağını öğreneceksin.
- pandas ile tarih ve saatleri nasıl kullanırsın50 XP
- İlk zaman serin100 XP
- Zaman serilerinde indeksleme ve yeniden örnekleme50 XP
- Hava kalitesi verilerinden bir zaman serisi oluştur100 XP
- Yıllık hisse senedi fiyat eğilimlerini karşılaştır100 XP
- Zaman serisi frekansını ayarla ve değiştir100 XP
- Hisse fiyat serileri için gecikmeler, değişimler ve getiriler50 XP
- Hisse senedi fiyatlarını zamanda kaydırma100 XP
- Hisse senedi fiyat değişimlerini hesaplama100 XP
- Çok dönemli getirilerin görselleştirilmesi100 XP
2
Temel Zaman Serisi Ölçümleri ve Yeniden Örnekleme
Bu bölüm, pandas DataTimeIndex aracılığıyla sunulan temel zaman serisi işlevselliğine daha derinlemesine dalıyor. Yeniden örneklemeyi tanıtıyor ve başlangıç noktalarını normalize ederek farklı zaman serilerini nasıl karşılaştıracağını gösteriyor.
3
Pencere Fonksiyonları: Rolling ve Genişleyen Ölçümler
Bu bölüm, hem yuvarlanan (rolling) hem de genişleyen pencereler için zaman serisi ölçümlerini hesaplamak üzere pencere fonksiyonlarını nasıl kullanacağını gösterecek.
4
Hepsini bir araya getirme: Değer ağırlıklı bir endeks oluşturma
Bu bölüm, önceki kavramları birleştirerek değer ağırlıklı bir endeks oluşturmayı öğretiyor. Bu endeks, borsa listelerinde yer alan piyasa değeri verilerini ağırlıkları hesaplamak ve 2016 hisse fiyatı bilgilerini kullanmak için değerlendirir. Daha sonra endeks performansı, oluşturduğun endeksin performansını değerlendirmek üzere göstergelerle (benchmark) karşılaştırılır.
Python ile Zaman Serisi Verilerini Manipüle Etme
Kurs
Tamamlandı
