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STREAMER : un programme permettant d’intégrer et de tester facilement des algorithmes de machine learning

Des chercheurs du CEA List (Université Paris-Saclay, CEA) et du laboratoire DAVID (Université Paris-Saclay, UVSQ) ont uni leurs forces dans le cadre du projet StreamOps, financé par l’Institut DATAIA, pour enrichir la plateforme STREAMER. Cette plateforme est la réponse à une pro...

Formation Python – Machine Learning 18/30 : Pandas – Les séries temporelles – Bitcoin

Ce tutoriel python français vous présente Pandas : la libraire python la plus importante pour l’analyse de données et le data science. Pandas ressemble beaucoup à Excel dans python, mais surpasse de loin les capacités d’Excel en matière d’analyse de data analysi...

Modélisation et évaluation des séries temporelles

Ce tutoriel est consacré à la modélisation et l’évaluation de modèles de séries temporelles. Il s’agit de la 3ème partie de notre série consacrée aux séries temporelles. Les séries temporelles sont employées dans de nombreux domaines : finances, marketing, industrie, ...

Les séries temporelles : préparation et exploration des données

Cet article est la 2ème partie de la série de tutoriels consacrée à l’analyse de séries temporelles en intelligence artificielle et science des données. Pour retourner à la première partie (introduction aux séries temporelles) cliquez-ici. L’exploration des données est l’ét...

L’analyse de séries temporelles

Nous nous pencherons dans cette nouvelle série de tutoriels en 3 parties sur les séries temporelles et leur analyse. L’analyse des séries temporelles est utile car de nombreux exemples de données réelles comportent une dimension chronologique. La composante “temps” apporte une in...