Zeitreihenanalyse und Prognose mit Python

Zeitgestempelte Daten sind allgegenwärtig – von Aktienkursen und Verkaufstrends bis hin zu Website-Traffic und IoT-Sensordaten. Die Analyse und Prognose dieser Daten ist eine entscheidende Kompetenz für moderne Datenanalysten und -wissenschaftler. Dieser textbasierte Kurs führt Sie von den Grundlagen der Zeitreihenanalyse bis hin zur Entwicklung fortgeschrittener Vorhersagemodelle. Sie erwerben die praktischen Fähigkeiten, die Sie benötigen, um historische Daten zu bereinigen, saisonale Muster zu erkennen und robuste Prognosemodelle mithilfe des leistungsstarken Data-Science-Ökosystems von Python zu implementieren. Was Sie lernen werden: - Grundlegende Konzepte der Zeitreihenanalyse verstehen, darunter Trend, Saisonalität, Rauschen und Stationarität. - Zeitgestempelte Datensätze mit Pandas und NumPy bearbeiten und bereinigen. - Statistische Prognosemodelle wie ARIMA, SARIMA und Holt-Winters mit Statsmodels anwenden. - Moderne Machine-Learning-Workflows für Prognosen mit Prophet implementieren. - Deep-Learning-Architekturen für sequentielle Daten mithilfe von rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) erkunden. - Die Modellleistung mithilfe moderner Validierungstechniken und -metriken bewerten. Sie beginnen mit den Grundlagen der Datenmanipulation und explorativen Datenanalyse, bevor Sie sich mit statistischer Modellierung und fortgeschrittenen neuronalen Netzen beschäftigen. Durch schriftliche Erklärungen, verständliche Codebeispiele und praktische Übungen legen Sie ein solides Fundament in der prädiktiven Analytik. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger in die Datenanalyse, Programmierer, die sich auf Zeitreihen spezialisieren möchten, und angehende Data Scientists. Vorkenntnisse in der Zeitreihenmodellierung sind nicht erforderlich, grundlegende Python-Kenntnisse sind jedoch hilfreich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um das Vorhersagepotenzial Ihrer mit Zeitstempeln versehenen Daten zu erschließen.