Zeitreihenanalyse und Prognose mit Python

In einer datenorientierten Welt ist die Vorhersage der Zukunft keine Vermutung mehr, sondern eine technische Fähigkeit. Organisationen verlassen sich auf historische Muster, um strategische Entscheidungen zu treffen, wodurch die Zeitreihenanalyse zu einer der wertvollsten Fähigkeiten in der Datenwissenschaft wird. Dieser Kurs führt Sie von den Grundlagen der zeitlichen Daten zum Aufbau ausgeklügelter Prognosemodelle. Sie werden über einfache Durchschnitte hinausgehen, um Saisonalität, Trends und Rauschen zu verstehen und die Fähigkeit zu erlangen, zuverlässige Prognosen für Unternehmen oder Forschung zu erstellen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkomponenten von Zeitreihendaten, einschließlich Saisonalität, Trends und Stationarität - Implementieren Sie Exponential Smoothing (ETS) -Modelle, um komplexe saisonale Muster zu verarbeiten - Anwenden von ARIMA- und saisonalen ARIMA-Modellen zur Erfassung linearer Beziehungen in zeitlichen Daten - Üben Sie Datenvorverarbeitungs- und Reinigungstechniken speziell für zeitindexierte Datensätze - Bewerten Sie die Modellleistung mit modernen Metriken und Zeitreihen-Kreuzvalidierung - Erkunden Sie moderne Prognose-Frameworks wie sktime für eine optimierte Modellentwicklung Der Lehrplan beginnt mit grundlegenden Definitionen und Datenaufbereitung, bevor Sie klassische statistische Modelle und moderne Auswertungsrahmenwerke durchlaufen. Sie werden detaillierte Erklärungen lesen und Ihr Wissen durch schriftliche Codierungsübungen anwenden. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in der Datenanalyse und Python, die sich auf Prognosen spezialisieren möchten. Bauen Sie noch heute Ihre Expertise in Predictive Analytics auf.