Pandas로 하는 시계열 데이터분석 - 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.

Pandas로 하는 시계열 데이터분석

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.
강의수
7
학습자수
598
수강평
5.0(총1명)
라이프이즈 2019-05-14
시계열 데이터분석의 기초를 단기간에 배울수 있는 좋은 강의입니다. 업무에 큰 도움이 되었습니다. 강추!
리뷰
  • 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, 학습기간, 이수기준 안내
    강사 이홍주
    학습기간 수강신청일로부터 30일
    이수기준 진도 100% 완료
  • [1강] 실습환경 세팅

    • 강의시간 15분

    [2강] Time Series with Pandas (DateTime Index, Time Resampling/Shifting/Rolling and Expanding)

    • 강의시간 57분

    [3강] Time Series with Pandas (TimeZone, Visualizing)

    • 강의시간 42분

    [4강] Time Series with Pandas (시계열 데이터 특성 및 ETS 모델 이해)

    • 강의시간 28분

    [5강] 시계열 데이터분석 기본 모델 (SMA, WMA, SES, ARIMA)

    • 강의시간 39분

    [6강] ARIMA 모델 실습

    • 강의시간 53분

    [7강] Rolling Forcast

    • 강의시간 27분

    ▶ 강의자료

    ▶ 사전 학습자료

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