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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
आप Python में बुनियादी plotting टूल्स का उपयोग करना, और अपने time series प्लॉट्स को annotate व personalize करना सीखेंगे। इस चैप्टर के अंत तक, आप किसी भी static डेटासेट से अपने डेटा के प्रभावी प्लॉट बना सकेंगे।
इस चैप्टर में, आप summary statistics निकालकर और अपने डेटा के aggregated व्यूज़ प्लॉट करके, अपने time series data को और गहराई से समझेंगे।
आप summary statistics से आगे बढ़कर autocorrelation और partial autocorrelation प्लॉट्स के बारे में सीखेंगे। आप यह भी सीखेंगे कि अपने time series data में seasonality, trend, और noise को स्वतः कैसे पहचाना जाए।
Data Science में अक्सर ऐसे प्रोजेक्ट्स होते हैं जिनमें एक साथ कई time series का अध्ययन करना पड़ता है। इस चैप्टर में, हम आपको दिखाएँगे कि कई time series को एक साथ कैसे प्लॉट करें, और उनके बीच के रिश्तों को कैसे खोजें और वर्णित करें।
यह चैप्टर आपको कोर्स में कवर किए गए सभी कॉन्सेप्ट्स का अभ्यास करने का मौका देगा। आप 2000 से 2010 तक के US में unemployment rate का विज़ुअलाइज़ेशन करेंगे।
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