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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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Instructeur : Board Infinity

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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Model Deployment

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juin 2026

Évaluations

16 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 4 modules dans ce cours

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

Inclus

12 vidéos4 devoirs

Explore traditional statistical methods for forecasting time series.

Inclus

12 vidéos4 devoirs

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

Inclus

12 vidéos4 devoirs

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

Inclus

12 vidéos2 lectures4 devoirs

Instructeur

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