By the end of this project we will learn how to analyze time series data. We are going to talk about different visualization techniques for time series datasets and we are going to compare them in terms of the tasks that we can solve using each of them. Tasks such as outlier detection, Key moments detection and overall trend analysis. During this project, we will learn how and when to use Line charts, Bar charts, and Boxplot. We will also learn some techniques about color mapping and we will understand how it can help us for a better analysis and understanding of our data.
Time Series Data Visualization And Analysis Techniques
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4.5
(19 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Learn to analyze Time series data using different tasks
Learn to analyze boxplots, linecharts and barcharts
Learn to work with plotly python module
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Box Plots
- Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
- Kategorie: Statistical Visualization
- Kategorie: Anomaly Detection
- Kategorie: Data Visualization Software
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Data Preprocessing
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Heat Maps
- Kategorie: Plotly
- Kategorie: Python Programming
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
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Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Introduction to the project
Data Preprocessing
Analyzing Global temperature from 1995 to 2019
Comparing yearly average temperature of different regions over time
Analyzing Monthly average temperature in Canada
Empfohlene Erfahrung
Good Knowledge of Python Programming language and Plotly module. Experienced with Jupyter notebook. Familiarity with basics of data visualization.
5 Projektbilder
Dozent
24 Kurse88.348 Lernende
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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