Эксперименты с микроконтроллерами в Jupyter Notebook

Jupyter Notebook — любимый инструмент-среда для data scientist’ов, аналитиков, инженеров, математиков, студентов и даже для нас — самых обычных ученых в экспериментальной физике. Этот инструмент предназначен для работы с интерпретируемыми языками и удобного графического представления данных. Долгое время мы просто считали на нем, используя Python и математические библиотеки (numpy, SciPy, ПОДРОБНЕЕ

Визуализация временных рядов в Python 3

Анализ временных рядов относится к области статистики, которая изучает упорядоченные и временные данные. Своевременный и хорошо продуманный анализ временных рядов может предоставить полезные статистические данные и даже составить некоторый прогноз на будущее. Поэтому он применяется во многих областях, включая экономику, прогнозирование погоды и планирование пропускной способности. Данное руководство ознакомит вас ПОДРОБНЕЕ

Прогнозирование временных рядов с помощью ARIMA в Python 3

Временные ряды позволяют прогнозировать значения. На основании предыдущих значений временных рядов можно спрогнозировать тенденции в экономике и погоде или спланировать пропускную способность. Ввиду особенных свойств данных временных рядов для работы с ними применяются специализированные статистические методы и подходы. Данное руководство поможет создать прогнозы временных рядов, ознакомит вас с понятиями автокорреляции, ПОДРОБНЕЕ

Установка Jupyter Notebook для Python 3

Jupyter Notebook предлагает командную оболочку для интерактивных вычислений. Приложение Jupyter Notebook может взаимодействовать со многими языками программирования (Python, Julia, R, Haskell и Ruby) и часто используется для работы с данными, статистического моделирования и машинного обучения. Jupyter позволяет создавать документы, объединяющие код и текст (абзацы, уравнения, цифры, ссылки и т.д.), которые ПОДРОБНЕЕ