[Cette partie n'est pas associée à des transparents]
- Chargement des données, exploration, valeurs manquantes
Quelles similarités et différences par rapport à un numpy de base? Comprendre les forces de pandas avec des exemples et quelques petits exercices simples.
- La gestion des dates
La raison pour laquelle pandas est indispensable dans un certain nombre de cas de figure!
- Approches classiques auto-régressives
Ce sont les approches historiques en prédiction de séries temporelles: probablement dépassées par l'état de l'art, elles demeurent indispensables pour établir un résultat de référence et discuter avec les spécialistes du domaine.
- Exploitation des outils de machine-learning pour la prédiction de séries temporelles & pièges
- Outils de ML pour les séries temporelles
- Pièges classiques
- Ouverture vers la classification de signaux