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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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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen
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In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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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: Correlation Analysis
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Forecasting
  • Kategorie: Statistical Methods
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Feature Engineering

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Python Programming

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Kürzlich aktualisiert!

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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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen