Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Challenge | Time Series Visualization
Time Series Analysis
course content

Зміст курсу

Time Series Analysis

Time Series Analysis

1. Time Series: Let's Start
IntroductionPractical ExamplesModel TypesImplementation in PythonVisualization
2. Time Series Processing
Reading and Visualizing DataStationarityAutocorrelationDecomposition
3. Time Series Visualization
Simple Time SeriesCustomize Your PlotChallenge
4. Stationary Models
Examples of Stationary Time SeriesSimple Moving AverageAutoregressionAutoregressive-Integrated-Moving-Average ModelChallenge
5. Non-Stationary Models
Examples of Non-Stationary Time SeriesConvert Non-Stationary Data to StationaryChallenge 1Challenge 2
6. Solve Real Problems
Weather ForecastingStore Demand ForecastFinancial MarketsPredict the Emergence of Repeat CustomersMedicine: EEG Forecasting

bookChallenge

Завдання
test

Swipe to show code editor

You are faced with the task of creating a visualization of the aapl.csv dataset:

  1. Read the dataset. Convert the "Date" column of df to datetime type, and set them as df indexes.
  2. Initialize a line plot for the "Open" column values of the df. Set colormap to "gray".
  3. Add a title to the plot. In this order, it should contain the "Open" column's max and min values.
  4. Add labels on an axis: "Datetime" on the x-axis and "Price" on the y-axis.

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 3
toggle bottom row

bookChallenge

Завдання
test

Swipe to show code editor

You are faced with the task of creating a visualization of the aapl.csv dataset:

  1. Read the dataset. Convert the "Date" column of df to datetime type, and set them as df indexes.
  2. Initialize a line plot for the "Open" column values of the df. Set colormap to "gray".
  3. Add a title to the plot. In this order, it should contain the "Open" column's max and min values.
  4. Add labels on an axis: "Datetime" on the x-axis and "Price" on the y-axis.

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 3
toggle bottom row

bookChallenge

Завдання
test

Swipe to show code editor

You are faced with the task of creating a visualization of the aapl.csv dataset:

  1. Read the dataset. Convert the "Date" column of df to datetime type, and set them as df indexes.
  2. Initialize a line plot for the "Open" column values of the df. Set colormap to "gray".
  3. Add a title to the plot. In this order, it should contain the "Open" column's max and min values.
  4. Add labels on an axis: "Datetime" on the x-axis and "Price" on the y-axis.

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Завдання
test

Swipe to show code editor

You are faced with the task of creating a visualization of the aapl.csv dataset:

  1. Read the dataset. Convert the "Date" column of df to datetime type, and set them as df indexes.
  2. Initialize a line plot for the "Open" column values of the df. Set colormap to "gray".
  3. Add a title to the plot. In this order, it should contain the "Open" column's max and min values.
  4. Add labels on an axis: "Datetime" on the x-axis and "Price" on the y-axis.

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Секція 3. Розділ 3
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
We're sorry to hear that something went wrong. What happened?
some-alt