学习路径描述

时间序列在 Python 中

时间序列数据是最常见的数据类型之一，了解如何处理它是如果你想进行预测和报告趋势的一项关键数据科学技能。在这个学习路径中，你将学习如何使用 pandas 处理时间序列数据，使用包括 NumPy 和 statsmodels 在内的统计库分析数据，并通过 Matplotlib、SciPy 和 seaborn 提升你的可视化技能。然后你将使用真实世界数据应用你的时间序列技能，包括金融股票数据、UFO目击事件、毛伊岛的 CO2 水平、美国每月糖果产量以及心跳声音。完成本路径后，你将掌握如何使用 ARIMA 类模型预测未来，并使用机器学习模型生成预测和洞察。

先决条件

此学习路径无先决条件

Course
1
Manipulating Time Series Data in Python
In this course you'll learn the basics of working with time series data.
Course
2
Time Series Analysis in Python
In this four-hour course, you’ll learn the basics of analyzing time series data in Python.
Course
3
Visualizing Time Series Data in Python
Visualize seasonality, trends and other patterns in your time series data.
Course
4
ARIMA Models in Python
Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.
Project
额外
Time Series Analysis for Transportation
Explore transportation time series data analysis to uncover patterns and forecast travel costs.
Course
6
Machine Learning for Time Series Data in Python
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.

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