Séries temporelles avec Python : Comment mettre en œuvre l'analyse et la prévision des séries temporelles à l'aide de Python

Avis des lecteurs

Résumé:

Ce livre propose une introduction complète à l'analyse des séries temporelles, avec des concepts et des applications utiles pour les entreprises. Cependant, il est entaché de problèmes d'impression, d'une qualité médiocre et de l'utilisation de captures d'écran de code qui nuisent à la lisibilité.

Avantages:

⬤ Informations bien compilées
⬤ décomposition des concepts applicables à l'entreprise
⬤ aperçu du comportement des séries temporelles
⬤ organisé et facile à lire
⬤ couvre divers sujets sur les séries temporelles
⬤ utile pour ceux qui ont une connaissance de base de Python/Machine Learning.

Inconvénients:

⬤ Mauvaise qualité d'impression
⬤ problèmes avec les captures d'écran des codes
⬤ nombreuses fautes de frappe
⬤ manque de numéros de page
⬤ certaines images sont recadrées
⬤ le contenu ne couvre que les bases
⬤ signalé comme une version piratée
⬤ décevant pour les lecteurs qui recherchent une compréhension détaillée.

(basé sur 5 avis de lecteurs)

Titre original :

Time Series with Python: How to Implement Time Series Analysis and Forecasting Using Python

Contenu du livre :

Vous souhaitez en savoir plus sur les séries temporelles, mais vous avez du mal à les trouver dans les manuels traditionnels de science des données ?

Ce livre est votre réponse.

Les séries temporelles constituent une partie importante et passionnante de l'analyse des données. Les données de séries temporelles sont plus facilement disponibles que la plupart des formes de données et répondent à des questions que les données transversales ne parviennent pas à résoudre. Elles ont également une application plus concrète dans la prédiction d'événements futurs. Cependant, elles ne font généralement pas partie de la boîte à outils traditionnelle de la science des données. Il existe également peu de ressources centralisées sur les applications des séries temporelles, en particulier en utilisant des langages de programmation traditionnels tels que Python.

Ce livre résout tous ces problèmes, et bien plus encore. Il commence par les concepts de base des séries temporelles et passe ensuite à des sujets plus avancés. Il vous montre comment configurer Python dès le départ et présente plus de 20 exemples d'application de concepts simples et avancés de séries temporelles à l'aide de code Python.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9780648783077
• Auteur : Bob Mather
• Éditeur : Lightning Source Inc
• Reliure : Relié