Pandas로 하는 시계열 데이터분석

강의수7강 학습자수852명 수강평4.7/5(총 7명)

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강좌정보

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 학습하기 학습자료
[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

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