온라인 강의

Pandas로 하는 시계열 데이터분석

강의수7강 학습자수904명 수강평4.7/5(총 7명)

강좌정보 테이블
학습내용	1. 시계열 데이터의 특성 및 Pandas 스킬에 대해 알아본다. 2. 시계열 데이터 분석의 효율적인 처리/분석 방법 대해 알아본다. 3. ARIMA 모델을 이용한 데이터 예측 방법에 대해 알아본다.
학습대상	<학습대상> Pandas 기본 사용 방법에 대해 알고 계신분 Pandas 고급 기술과 시계열 데이터에 특화된 데이터 처리 및 분석 방법을 익히고 싶은 분 <실습환경> 동영상 학습 전에 "사전 학습자료" 자료를 꼭 읽어보신 후 필요한 선수지식과 SW를 설치하시기 바랍니다. <사전학습자료> ▶ T아카데미 온라인 강의 (Python을 활용한 데이터 분석 기초) https://tacademy.skplanet.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=152 ▶ Jupyter Notebook 에 대한 이해 https://www.slideshare.net/dahlmoon/jupyter-notebok-20160815
강사	이홍주
학습기간	수강신청일로부터 30일
이수기준	진도 100% 완료

강의목록 테이블
강의 차수명	강의시간	진도율
[1강] 실습환경 세팅	15분	0%
[2강] Time Series with Pandas (DateTime Index, Time Resampling/Shifting/Rolling and Expanding)	57분	0%
[3강] Time Series with Pandas (TimeZone, Visualizing)	42분	0%
[4강] Time Series with Pandas (시계열 데이터 특성 및 ETS 모델 이해)	28분	0%
[5강] 시계열 데이터분석 기본 모델 (SMA, WMA, SES, ARIMA)	39분	0%
[6강] ARIMA 모델 실습	53분	0%
[7강] Rolling Forcast	27분	0%
▶ 강의자료
▶ 사전 학습자료