Dãy thời gian trong Python

Dữ liệu chuỗi thời gian là một trong những loại dữ liệu phổ biến nhất và việc nắm vững cách xử lý loại dữ liệu này là một kỹ năng quan trọng trong khoa học dữ liệu, đặc biệt nếu bạn muốn thực hiện dự đoán và phân tích xu hướng. Trong khóa học này, quý vị sẽ học cách xử lý dữ liệu chuỗi thời gian bằng pandas, làm việc với các thư viện thống kê bao gồm NumPy và statsmodels để phân tích dữ liệu, và phát triển kỹ năng trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib, SciPy và seaborn. Sau đó, quý vị sẽ áp dụng kỹ năng phân tích chuỗi thời gian của mình bằng cách sử dụng dữ liệu thực tế, bao gồm dữ liệu chứng khoán tài chính, các vụ quan sát UFO, nồng độ CO2 tại Maui, sản lượng kẹo hàng tháng tại Hoa Kỳ và âm thanh nhịp tim. Sau khi hoàn thành khóa học này, quý vị sẽ nắm vững cách dự báo tương lai bằng mô hình ARIMA và tạo ra các dự đoán cùng phân tích sâu sắc thông qua các mô hình học máy.