L'essentiel des séries temporelles

Ce dossier Repository est lié au cours L'essentiel des séries temporelles. Le cours entier est disponible sur LinkedIn Learning.

Dans cette formation de Rudi Bruchez sur les séries temporelles, qui s'adresse aux data analysts et data scientists, vous apprendrez à comprendre la structure des données temporelles, à définir les périodes et à distinguer différents types de temps. Vous découvrirez comment utiliser InfluxDB pour gérer et interroger vos données efficacement, ainsi qu'à installer et configurer TimescaleDB pour travailler avec des hypertables et gérer les fuseaux horaires. Enfin, vous aborderez l'analyse et la prédiction des séries temporelles avec Python, en explorant des modèles et des méthodes pour une prévision précise.

Instructions

Ce dossier Repository contient des dossiers pour chacun des chapitres de la formation. Dans ces dossiers, vous trouverez simplement les fichiers source numérotés selon la numéro de la vidéo dans le chapitre.

Installation

1. Pour utiliser ces fichiers d’exercice, vous avez besoin de :
   • PostgreSQL
   • Visual Studio Code
   • Python
   • InfluxDB
   • DBeaver ou tout autre outil de requête qui se connecte à PostgreSQL
2. Clonez ce dossier Repository sur votre machine locale (Mac), CMD (Windows), ou sur un outil GUI tel que SourceTree
   • git clone https://github.com/LinkedInLearning/serie_temporelles-3908112.git

Formateur

Rudi Bruchez

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