这个教程将让你了解为什么要使用时间序列以及时间序列分析的重要性。教程先是用10分钟快速介绍了 Pandas，可以作为复习。然后你将了解时间序列如何运作，并学习如何在 Pandas 中处理日历。你将了解不同的时间标记数据，如 US-GIS，NIH，FRB 等，以及了解常用的时间序列分析工具，用时间序列进行预测和分类。

　　机器学习应用

　　1. 机器学习的突破性进展

　　时长：28分26秒

　　地址：https://www.youtube.com/watch?v=sphFCJE1HkI

　　机器学习使得各种小工具和机器更加智能，Siri 和 Cortona 正是机器学习的一些重大进步的结果。但是，这些产品的创造背后有什么？这个谷歌数据科学团队的视频能让我们了解机器学习最新的一些突破。团队从语音识别机器背后的机制讲起，介绍了如何在图形上使用机器学习，机器学习如何使图像分类和智能回复成为可能。这是一个有趣的视频，揭示了谷歌为三个主要机器学习应用开发的机器学习平台的所有后端操作。

　　2. 机器学习与艺术

　　时长：42分35秒

　　地址：https://www.youtube.com/watch?v=egk683bKJYU

　　机器学习的最新进展令人感佩，其应用似乎无穷无尽。神经网络是令人难以置信的工具，它让艺术家不仅能够分析艺术作品，而且能够处理和生成图像、视频和音乐。这个视频中，演讲者介绍了谷歌的文化部门如何将机器学习用于艺术和文化，带你了解机器学习所能做到的各种有趣的任务，例如训练机器玩超级马里奥游戏，使用机器学习创造精巧的艺术拼贴画，创造图像和影像。这是一个非常有趣的视频，必看推荐。

　　3. 计算机如何学习创造性

　　时长：17分34秒

　　地址：https://www.youtube.com/watch?v=uSUOdu_5MPc

　　这是我看过的有关机器学习应用的非常令人震撼的视频之一。深度学习是人工智能的一个子领域。使用深度学习，数据科学家们的目标是使机器具有与人类的大脑相同的功能。这是谷歌首席科学家 Blaise Agüera y Arcas 的 Ted 演讲，他分享了机器学习算法和神经网络如何用于构建机器感知。在视频中，他展示了训练于识别图像的神经网络如何可以反向作用，生成相同的图像。

　　4. 机器学习解码基因组

　　时长：9分53秒

　　地址：https://www.youtube.com/watch?v=lX76DzZdjvQ

　　机器学习也可以用于解码人类基因组，揭开一个全新的药物世界。在这段视频中，斯坦福大学遗传学和计算机科学助理教授 Anshul Kundaje 解释了机器学习如何用于这一目的，以及健康个体的基因组如何与有特定疾病的家庭成员进行比较以鉴定疾病相关的遗传变异。我认为这可能是检测遗传性疾病，如阿尔茨海默病和癌症的早期症状的重要应用。

　　5. Pinterest 的机器学习应用

　　时长：23分54秒

　　地址：https://www.youtube.com/watch?v=mN6MrzL1i78

　　在这个视频中，Pinterest 的首席科学家 Jure Leskovec 解释了 Pinterest 如何使用机器学习。它对机器学习如何改变互联网企业是一个激励。Jure 解释了 Pinterest 的各个部门如何利用机器学习影响新的用户体验、兴趣推荐、内容类型、用户行为预测等。Jure 还分享了他们的收获以及经验教训。

　　6. GrabTaxi 如何使用机器学习预测出租车空车情况

　　时长：11分24秒

　　地址：https://www.youtube.com/watch?v=XGyEVWTpJ20&t=2s