Analisi di dati temporali con Python e R.

Modulo 1: Introduzione ai Dati Temporali Cos'è l'analisi dei dati temporali e le sue applicazioni Differenze tra dati temporali e altri tipi di dati Caratteristiche dei dati temporali: stagionalità, trend, ciclicità, e rumore Panoramica degli strumenti Python e R per l'analisi temporale Modulo 2: Fondamenti di Analisi Temporale in Python le librerie Python per l'analisi temporale: Pandas, NumPy, Matplotlib Creazione e manipolazione di serie temporali con Pandas Gestire e formattare date e ore in Python Resampling e frequenza dei dati temporali Modulo 3: Fondamenti di Analisi Temporale in R le librerie R per l'analisi temporale: zoo, xts, lubridate, forecast Creazione e gestione di serie temporali in R Manipolazione delle date e degli orari in R con lubridate Resampling e aggregazione dei dati in R Modulo 4: Visualizzazione di Dati Temporali in Python Creazione di grafici temporali con Matplotlib e Seaborn Personalizzare le visualizzazioni temporali: titoli, legende, etichette Analisi dei pattern nei dati temporali tramite grafici di serie temporale Utilizzo di strumenti interattivi come Plotly per serie temporali Modulo 5: Visualizzazione di Dati Temporali in R Creazione di grafici temporali con ggplot2 Personalizzazione delle visualizzazioni temporali: scale di tempo, etichette, e temi Creazione di grafici interattivi con plotly e dygraphs Identificazione di trend e pattern con grafici di serie temporale Modulo 6: Preprocessing dei Dati Temporali Gestione dei valori mancanti nei dati temporali in Python Interpolazione e imputazione dei valori mancanti in R Gestire e correggere gli outlier nei dati temporali Creazione di finestre temporali e sliding windows Modulo 7: Decomposizione delle Serie Temporali in Python Cos'è la decomposizione delle serie temporali: trend, stagionalità, rumore Decomposizione con statsmodels in Python Modelli additivi e moltiplicativi per la decomposizione Analisi della stagionalità e del trend nei dati temporali Modulo 8: Decomposizione delle Serie Temporali in R Decomposizione con stl() e decompose() in R Analisi di componenti stagionali, di trend e di errore Metodi di decomposizione stagionale avanzata Esplorazione di variabili esterne (X) per la decomposizione Modulo 9: Modelli ARIMA in Python Cos'è il modello ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) Introduzione a statsmodels per modelli ARIMA in Python Previsione con ARIMA: stima dei parametri e ottimizzazione del modello Diagnostica del modello ARIMA: autocorrelazione, residenze e valutazione delle performance Modulo 10: Modelli ARIMA in R Creazione e adattamento di modelli ARIMA con forecast in R Identificazione del modello ARIMA ottimale con ACF e PACF Implementazione di ARIMA e SARIMA in R Previsione e valutazione del modello ARIMA in R Modulo 11: Modelli di Regressione per Dati Temporali Regressione lineare semplice e multipla per serie temporali Modelli di regressione con variabili esplicative in Python Regressione con lm() e gls() in R per dati temporali L'analisi di correlazione tra variabili temporali Modulo 12: Previsione con Modelli di Machine Learning machine learning per i dati temporali Modelli di machine learning: Random Forests, XGBoost e SVR per la previsione temporale Creazione di modelli predittivi con scikit-learn in Python Previsione temporale con caret e randomForest in R Modulo 13: Analisi di Stagionalità e Ciclicità nei Dati Temporali Modelli per analizzare la stagionalità: modelli additivi e moltiplicativi Stagionalità e ciclicità nei dati temporali in Python Analisi della stagionalità con il pacchetto seastocks in R Modelli di ciclo economico e previsioni stagionali Modulo 14: Valutazione dei Modelli di Previsione Metodi di valutazione dei modelli di previsione: MAE, RMSE, MAPE Validazione incrociata e test su più intervalli temporali Errori di previsione e confronto tra modelli in Python Valutazione dei modelli di previsione in R con il pacchetto forecast Modulo 15: Applicazioni Avanzate e Case Study Analisi dei dati finanziari: applicazioni nei mercati azionari Analisi delle serie temporali in ambito sanitario e meteorologico Caso studio: previsione delle vendite, domanda e produzione Analisi delle tendenze e previsione in scenari complessi con Python e R