Series Temporales con Python: Cómo implementar el análisis y la predicción de series temporales con Python

Opiniones de los lectores

El libro proporciona información valiosa sobre el análisis de series temporales y sus aplicaciones en los negocios, pero adolece de graves problemas de calidad, incluida una mala calidad de impresión y problemas de organización.

⬤ Gran información bien recopilada
⬤ desglosa conceptos complejos
⬤ útiles para la toma de decisiones empresariales
⬤ incluye gráficos de variables y perspectivas sobre el comportamiento de las series temporales
⬤ organizado de manera sencilla
⬤ cubre varios temas relevantes.

⬤ Mala calidad de impresión
⬤ las capturas de pantalla del código hacen que sea incómodo de leer
⬤ muchos errores tipográficos y descripciones desajustadas
⬤ algunas reseñas indican que es una copia pirata
⬤ contenido básico para usuarios avanzados
⬤ las imágenes están recortadas y no están bien formateadas.

(basado en 5 opiniones de lectores)

Título original:

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

Contenido del libro:

¿Quiere aprender más sobre las series temporales, pero le cuesta encontrarlas en los libros de texto tradicionales de Ciencia de Datos?

Este libro es la respuesta.

Las series temporales son una parte importante y apasionante del análisis de datos. Los datos de series temporales están más disponibles que la mayoría de los datos y responden a preguntas que los datos transversales no pueden responder. También tiene una aplicación más real en la predicción de acontecimientos futuros. Sin embargo, no suelen formar parte de las herramientas tradicionales de la ciencia de datos. También hay pocos recursos centralizados sobre las aplicaciones de las series temporales, especialmente utilizando lenguajes de programación tradicionales como Python.

Este libro resuelve todos estos problemas y muchos más. Comienza con los conceptos básicos de las series temporales y pasa a temas más avanzados. Le muestra cómo configurar Python desde el principio, y recorre más de 20 ejemplos de aplicación de conceptos simples y avanzados de Series Temporales con código Python.

Esto es lo que se incluye en este libro:

¿Qué es una Serie Temporal?

4 Elementos Diferentes de una Serie de Tiempo.

Por qué Python es la mejor manera de implementar Series Temporales.

Guía Paso a Paso para Instalar Python e Importar Datos de Series Temporales.

6 Técnicas Diferentes para Analizar Datos de Series Temporales.

3 Conceptos avanzados de series temporales para la predicción de series temporales.

Técnicas de Visualización de Series Temporales en Python.

Incluso si nunca ha implementado Series Temporales antes, este libro le resultará útil.