Analisi e previsioni di serie temporali con Python

I dati con indicazione del tempo sono ovunque, dai prezzi delle azioni e dalle tendenze delle vendite al traffico del sito Web e alle letture dei sensori IoT. Questo corso basato su testo ti guida dai concetti fondamentali dei dati delle serie temporali alla costruzione di modelli predittivi avanzati.Acquisirai le competenze pratiche necessarie per pulire i dati storici, identificare i modelli stagionali e distribuire robusti modelli di previsione utilizzando il potente ecosistema di scienza dei dati di Python. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali delle serie temporali tra cui tendenza, stagionalità, rumore e stazionarietà - Manipola e pulisci i dataset con timestamp usando Pandas e NumPy - Applicare modelli di previsione statistica come ARIMA, SARIMA e Holt-Winters utilizzando Statsmodels - Implementa moderni flussi di lavoro di apprendimento automatico per la previsione utilizzando Prophet - Esplora le architetture di deep learning per i dati sequenziali utilizzando le reti neurali ricorrenti (RNN) - Valuta le prestazioni del modello utilizzando moderne tecniche e metriche di convalida Inizierai padroneggiando le basi della manipolazione dei dati e l'analisi esplorativa prima di passare alla modellazione statistica e alle reti neurali avanzate.Attraverso spiegazioni scritte, frammenti di codice chiari ed esercizi pratici, costruirai una solida base nell'analisi predittiva. Questo corso è progettato per i principianti nell'analisi dei dati, i programmatori che cercano di specializzarsi nelle serie temporali e gli aspiranti scienziati dei dati.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con la modellazione delle serie temporali, anche se è utile una familiarità di base con Python. Inizia a leggere oggi stesso per sfruttare il potere predittivo dei tuoi dati con indicazione dell'ora.