Master time series forecasting from the ground up through one cohesive, real-world project: predicting global semiconductor chip sales and NVIDIA stock prices. This hands-on course takes you through the complete forecasting workflow—acquiring data from APIs and public sources, wrangling and engineering features, running EDA, and building models that actually ship. You'll implement the full spectrum of techniques: classical statistical models (ARIMA, SARIMA, SARIMAX, Prophet), tree-based machine learning (XGBoost, LightGBM with Optuna tuning), and deep learning architectures (LSTM, GRU, CNN-LSTM, Temporal Fusion Transformers). Go further with multivariate analysis using Granger causality, VAR, and VECM to uncover how chip sales and stock prices influence each other, then combine everything into ensemble and hybrid pipelines. Finally, deploy your best model as a live FastAPI endpoint and an interactive Streamlit dashboard, complete with automated retraining and cloud deployment. Across 4 modules and 48 concise videos, you'll build a portfolio-ready, end-to-end forecasting system that demonstrates production-grade skills employers value.

Time Series Forecasting with Python: Models to Production

Time Series Forecasting with Python: Models to Production
Ce cours fait partie de Spécialisation "Applied Machine Learning: Tabular, Forecasting & Deployment"

Instructeur : Board Infinity
Inclus avec En savoir plus
Expérience recommandée
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 : Machine Learning Methods
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Forecasting
- Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Data Wrangling
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Model Deployment
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juin 2026
16 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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