Lead Engineer @ Glowpick

일시와 장소

간단한 설명

자세한 설명

튜토리얼 대상

• Pandas 를 더 잘 쓰고 싶은 분
• 시계열 데이터 다루는 자료들은 차고 넘치게 보아왔지만 영어라서 패스했던 분

튜토리얼 내용

아래 목차에 따라 예제/실습으로 진행할 계획입니다.

1. 시계열 데이터 인덱싱 (DatetimeIndex / TimeZone / Calendar )
2. 시계열 데이터 가공 (Time Resampling, Time Shifting, Rolling / Expanding)
3. 시계열 데이터 시각화 (matplotlib / seaborn / Pandas built in viz lib)  
4. 시계열 데이터 분석 (Error Trend Seasonality)
5. 시계열 데이터 예측 (Auto Regressive Integrated Moving Average)

준비사항

스피디하게 휙휙 지나갑니다. 경험상 아래 두가지만 준비되면 충분히 따라올 수 있습니다.

• Series, DataFrame, groupby & aggregation 정도의 pandas 기본 사용에 익숙해야 합니다.
• virtual environment 관리에 익숙해서 Jupyter notebook 커널에서 발생할 수 있는 환경문제를 스스로 바로바로 해결할 수 있어야 합니다.