Zeitreihenprognose mit Python

Was genau ist Zeitreihenprognose?

Eine Zeitreihe beinhaltet die Untersuchung von Datenpunkten, die in aufeinanderfolgenden Intervallen gesammelt werden, wie Tage, Wochen, Jahre oder sogar spezifische Geschäftstage. Die Berücksichtigung der Zeit ist für eine effektive Datenanalyse unerlässlich, und Zeitreihentechniken helfen, diesen Aspekt zu nutzen, um Einblicke zu gewinnen.

Du kennst vielleicht schon Prognosen. Denk an deine tägliche Wettervorhersage – es geht darum, die Zukunft so genau wie möglich zu antizipieren.

Im Wesentlichen geht es bei der Zeitreihenprognose darum, Zeitreihendaten und -techniken anzuwenden, um abzuschätzen, was die Zukunft voraussichtlich bringen wird.

Ziemlich praktisch, oder?

Ähnlich wie ein Wettervorhersager, obwohl Perfektion bei der Vorhersage der Zukunft schwer zu erreichen ist, kann die Verwendung der richtigen Daten, Werkzeuge und Analysemethoden die Zuverlässigkeit deiner Prognosen erheblich verbessern.

Warum projektbasiertes Lernen wählen?

An einem Projekt zu arbeiten, ist eine der effektivsten Methoden, um Wissen zu erwerben. Bei ZTM legen wir großen Wert auf Lernen durch Üben. Dieser praxisorientierte Ansatz bereitet dich auf reale Herausforderungen vor.

Um deinen idealen Job zu sichern, musst du zudem Portfolio-Projekte vorweisen, die deine Expertise potenziellen Arbeitgebern demonstrieren. Dieses spezielle Projekt wird eine fantastische Ergänzung zu deinem Portfolio sein, zukünftige Arbeitgeber beeindrucken und dir helfen, deine Karriereziele zu erreichen.

Welche Fähigkeiten werde ich mit diesem Projekt erwerben?

Durch dieses Projekt wirst du Einblicke in die vier wichtigsten Prognosemodelle gewinnen, die derzeit von Business Data Analysts favorisiert werden, sowie die neuesten Tools, die für die Implementierung erforderlich sind.

Zusätzlich wirst du erkunden:

1. Facebook Prophet: Ein zuverlässiges Prognosewerkzeug von Meta (Facebook), das bei der Planung und Zielsetzung für Unternehmen hilft.

2. SARIMAX-Modellierung in Python: Was ist SARIMAX? Es steht für „Seasonal Auto-Regressive Integrated Moving Average with eXogenous"-Faktoren – ganz schön sperrig! Einfach ausgedrückt, ist SARIMAX eine ausgezeichnete Ressource für die Zeitreihenanalyse, die zur ARIMA-Familie von Modellen gehört.

3. LinkedIn Silverkite: Ein weiteres robustes Prognosewerkzeug von LinkedIn, Silverkite! Viele argumentieren, dass es sogar überlegen gegenüber Facebook Prophet ist, da es automatisierte Modellierung zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit verwendet.

4. Rekurrente neuronale Netze: Erkunde und wende fortschrittliche neuronale Netze für die Zeitreihenprognose an, einschließlich Long Short-Term Memory, ein sehr gefragtes Deep-Learning-Vorhersagemodell!

5. Ensemble-Methodologie: Ein beliebter Ansatz, der Vorhersagen aus verschiedenen Modellen kombiniert, um die Genauigkeit zu erhöhen.

Einer der besten Aspekte dieses Projekts (und aller ZTM-Kurse) ist, dass du diese Reise nicht allein bestreitest.

Durch die Anmeldung heute erhältst du Zugang zu unserem exklusiven Live Online Community Classroom, der es dir ermöglicht, zusammen mit Tausenden von Kollegen, Alumni, Mentoren, TAs und Ausbildern zu lernen.

Bist du bereit, Zeitreihenprognosen zu meistern und deine prädiktiven Fähigkeiten zu verbessern? Klicke auf Jetzt Lernen Starten, um der Akademie beizutreten und mit diesem faszinierenden Portfolio-Projekt zu beginnen. Wir können es kaum erwarten, dich dabei zu sehen!