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Time Series Forecasting with Python: Models to Production

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Time Series Forecasting with Python: Models to Production

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Was Sie lernen werden

  • Build and evaluate statistical models: exponential smoothing, Holt-Winters, ARIMA, SARIMA, SARIMAX, and Prophet.

  • Implement deep learning architectures: LSTM, GRU, CNN-LSTM hybrids, and Temporal Fusion Transformers.

  • Frame forecasting as supervised learning and train tree-based models with leak-free time series cross-validation.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Statistical Methods
  • Kategorie: Correlation Analysis
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Forecasting
  • Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Feature Engineering

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Model Deployment

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Juni 2026

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16 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 4 Module

Learn the fundamentals of time series data and how to prepare it for modeling.

Das ist alles enthalten

12 Videos4 Aufgaben

Explore traditional statistical methods for forecasting time series.

Das ist alles enthalten

12 Videos4 Aufgaben

Learn how to apply modern ML and DL techniques to time series data.

Das ist alles enthalten

12 Videos4 Aufgaben

Learn how to handle multiple time series, ensemble models, and deploy them to production.

Das ist alles enthalten

12 Videos2 Lektüren4 Aufgaben

Dozent

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