Pandasによる実践時系列分析

金融市場や気象センサーからウェブサイトのトラフィックログまで、時系列データはあらゆる場所に存在します。この時系列データを整列、クリーンアップ、分析する方法を習得することは、現代のデータプロフェッショナルにとって不可欠なスキルです。このコースでは、強力なpandasライブラリを使用してPythonで日付と時刻の情報を自信を持って処理できるようになります。扱いにくいタイムスタンプに苦労することから、クリーンでPythonらしいコードで複雑な時間ベースの計算、リサンプリング、ウィンドウ操作を実行できるようになります。 学習内容: 1. タイムスタンプ、期間、時間差を含む基本的な時系列の概念を理解する。 2. Pythonとpandasを使用して日付と時刻のデータを効率的に解析および操作する。 3. 分析の一貫性を確保するために、時系列データを再インデックス化、リサンプリング、欠損値を補完する。 4. ローリングおよび拡張ウィンドウ計算を適用して、傾向と移動平均を追跡する。 5. タイムゾーンがローカライズされたデータを管理し、夏時間への移行を正しく処理する。 6. 最新のpandasの慣例に従って、ダウンストリームの予測のためにデータセットを構造化する。 このコースは、主要な用語と基本的な概念から始まり、DatetimeIndexのようなpandas固有の構造へと進みます。構造化された説明を読み、クリーンなコードスニペットを分析して、実際のセンサーデータやトランザクションデータを処理する方法を学びます。このテキストのみのコースは、Pythonの基本的な知識があり、時系列データに特化したい初心者向けに設計されており、時系列統計の事前の経験は必要ありません。今日から時系列データ分析スキルを構築し始めましょう。