Analisi delle serie temporali pratica con Pandas

I dati delle serie temporali sono ovunque, dai mercati finanziari e sensori meteorologici ai log del traffico web. Padroneggiare come allineare, pulire e analizzare questi dati temporali è un'abilità fondamentale per qualsiasi professionista dei dati moderno. Questo corso ti fornisce gli strumenti per gestire con sicurezza le informazioni su data e ora in Python utilizzando la potente libreria pandas. Passerai dal lottare con timestamp disordinati all'eseguire calcoli complessi basati sul tempo, il ricampionamento e le operazioni di finestra con codice pulito e idiomatico. Cosa imparerai: 1. Comprendere i concetti fondamentali delle serie temporali, inclusi timestamp, periodi e differenze di tempo (time deltas). 2. Analizzare e manipolare dati di data e ora in modo efficiente utilizzando Python e pandas. 3. Rindicizzare, ricampionare e riempire i dati temporali mancanti per garantire la coerenza analitica. 4. Applicare calcoli di finestra mobile (rolling) ed espansiva (expanding) per tracciare tendenze e medie mobili. 5. Gestire dati localizzati per fuso orario e gestire correttamente le transizioni dell'ora legale. 6. Strutturare i set di dati per la previsione a valle utilizzando le convenzioni moderne di pandas. Il corso inizia con la terminologia chiave e i concetti di base prima di immergersi nelle strutture specifiche di pandas come il DatetimeIndex. Leggerai spiegazioni strutturate e analizzerai frammenti di codice pulito per imparare a gestire dati di sensori e transazionali del mondo reale. Questo corso basato esclusivamente sul testo è progettato per principianti che hanno una conoscenza di base di Python e desiderano specializzarsi in dati temporali; non è richiesta alcuna esperienza pregressa con la statistica delle serie temporali. Inizia oggi stesso a costruire le tue competenze nell'analisi dei dati temporali.