Name: Time Series Analysis with Python Cookbook, 2/E
SKU: 171439935
Price: 59000 KRW
Availability: InStock
Author: Atwan
ISBN: 9781805124283

카트

이미지 검색을 사용해 보세요

검색창 이전화면 이전화면

최근 검색어: 전체삭제

인기 검색어

닫기

Time Series Analysis with Python Cookbook, 2/E

사이즈비교 공유하기

소득공제

외서 Time Series Analysis with Python Cookbook, 2/E

Practical recipes for the complete time series workflow, from modern data engineering to advanced forecasting and anomaly detection Paperback, 2nd Edition

바인딩/에디션 안내

Atwan, Tarek A.

Packt Publishing 2026.01.23.

회원리뷰 첫번째 리뷰어가 되어주세요

가격: 59,000원

59,000

YES포인트?: 0원 마니아추가적립

5만원 이상 구매 시 2천원 추가 적립

앱 다운 시 1천원 상품권

결제혜택: 최대 2,000원 즉시할인

이미 소장하고 있다면 판매해 보세요.

예스24에 팔기 바이백 신청 불가 내 가게에서 팔기

국내배송만 가능
문화비소득공제 가능

시리즈 태그 업체 공지사항 중고외서 소개 구성 소개 특별 구성 MD 한마디 카드뉴스 상세 이미지 책소개 관련 동영상 목차 저자 소개 관련분류 품목정보 만든이 코멘트 예스24 리뷰 책 속으로 줄거리 캐스팅 관련 자료 부가 영상 출판사 리뷰 전문가 리뷰 추천평

펼치기/닫기

책소개

Perform time series analysis and forecasting confidently with this Python code bank and reference manual. Access exclusive GitHub bonus chapters and hands-on recipes covering Python setup, probabilistic deep learning forecasts, frequency-domain analysis, large-scale data handling, databases, InfluxDB, and advanced visualizations. Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook Key Features - Explore up-to-date forecasting and anomaly detection techniques using statistical, machine learning, and deep learning algorithms - Learn different techniques for evaluating, diagnosing, and optimizing your models - Work with a variety of complex data with trends, multiple seasonal patterns, and irregularities Book Description To use time series data to your advantage, you need to master data preparation, analysis, and forecasting. This fully refreshed second edition helps you unlock insights from time series data with new chapters on probabilistic models, signal processing techniques, and new content on transformers. You’ll work with the latest releases of popular libraries like Pandas, Polars, Sktime, stats models, stats forecast, Darts, and Prophet through up-to-date examples. You'll hit the ground running by ingesting time series data from various sources and formats and learn strategies for handling missing data, dealing with time zones and custom business days, and detecting anomalies using intuitive statistical methods. Through detailed instructions, you'll explore forecasting using classical statistical models such as Holt-Winters, SARIMA, and VAR, and learn practical techniques for handling non-stationary data using power transforms, ACF and PACF plots, and decomposing time series data with seasonal patterns. The recipes then level up to cover more advanced topics such as building ML and DL models using TensorFlow and PyTorch and applying probabilistic modeling techniques. In this part, you’ll also be able to evaluate, compare, and optimize models, finishing with a strong command of wrangling data with Python. What you will learn - Understand what makes time series data different from other data - Apply imputation and interpolation strategies to handle missing data - Implement an array of models for univariate and multivariate time series - Plot interactive time series visualizations using hvPlot - Explore state-space models and the unobserved components model (UCM) - Detect anomalies using statistical and machine learning methods - Forecast complex time series with multiple seasonal patterns - Use conformal prediction for constructing prediction intervals for time series Who this book is for This book is for data analysts, business analysts, data scientists, data engineers, and Python developers who want to learn time series analysis and forecasting techniques step by step through practical Python recipes. To get the most out of this book, you’ll need fundamental Python programming knowledge. Prior experience working with time series data to solve business problems will help you to better utilize and apply the recipes more quickly.

책소개 더보기펼치기

- Getting Started with Time Series Analysis

- Reading Time Series Data from Files

- Reading Time Series Data from Databases

- Persisting Time Series Data to Files

- Persisting Time Series Data to Databases

- Working with Date and Time in Python

- Handling Missing Data

- Outlier Detection Using Statistical Methods

- Exploratory Data Analysis and Diagnosis

- Building Univariate Models Using Statistical Methods

(N.B. Please use the Read Sample option to see further chapters)

목차 더보기펼치기

품목정보

발행일: 2026년 01월 23일

쪽수, 무게, 크기: 812쪽 | 1370g | 190*235*40mm

ISBN13: 9781805124283

리뷰/한줄평0

리뷰

첫번째 리뷰어가 되어주세요.

리뷰 쓰기

혜택 및 유의사항

한줄평

첫번째 한줄평을 남겨주세요.

한줄평 쓰기

혜택 및 유의사항

상품정보안내

직수입외서의 경우, 해외거래처에서 제공하는 정보가 부족하여 제목, 표지, 가격, 유통상태 등의 정보가 미비하거나 변경되는 경우가 있습니다. 정확한 확인을 원하시는 경우, 일대일 상담으로 문의하여 주시면 답변 드리겠습니다.
(판형과 판수 등이 다양한 도서는 찾으시는 도서의 ISBN을 알려 주시면 보다 빠르고 정확한 안내가 가능합니다.)

해외거래처에서 품절인 경우, 2차 거래선을 통해 유럽과 미국 출판사로 직접 수입이 진행될 수 있습니다.
수입 진행 시점으로 부터 2~3주가 추가로 소요되며, 해외에서도 유통이 원활하지 않은 도서는 품절 안내가 지연될 수 있습니다.
해당 경우, 문자와 메일로 별도 안내를 드리고 있사오니 마이페이지에서 휴대전화번호와 메일주소를 다시 한번 확인해주시기 바랍니다.