Modern Time Series Forecasting with Python : Exploring statistical models, machine learning, and deep learning for cutting-edge time series forecasting (English Edition)
Sprache: Englisch
Verlag: Amazon Digital Services LLC - Kdp Mär 2026, 2026
- Softcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer:in bei ZVAB seit 14. August 2006
Zustand: Neu
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Neuware - Time series forecasting is driving decision-making in everything from financial markets to supply chain logistics. This book provides a hands-on roadmap to mastering this technology, bridging the gap between classical statistical rigor and cutting-edge artificial intelligence. Understand time series fundamentals by exploring decomposition, stationarity, and ACF/PACF analysis before mastering preprocessing and feature engineering. You will build foundational ARIMA, SARIMA, and Holt-Winters' models before pivoting to machine learning with XGBoost and Scikit-learn. The journey accelerates into deep learning, designing RNNs, LSTMs, and hybrid CNN-LSTM architectures for univariate and multivariate forecasting. After exploring advanced VAR and VECM models, you will implement walk-forward validation and professional error metrics. The final sections cover scalability and MLOps, teaching you to handle big data with Dask and deploy production-ready models via FastAPI and Apache Kafka. By the end of this book, you will be a competent practitioner capable of building high-performance forecasting pipelines for stock prices, demand, and sensor data. You will possess the technical expertise to deploy scalable, ethical, and accurate models in real-world cloud environments with confidence.What you will learn? Diagnose trend and seasonality using Statsmodels stationarity.? Build ARIMA/SARIMA and smoothing models using Statsmodels.? Engineer lag, rolling, and calendar-based forecasting features.? Deploy FastAPI pipelines and monitor Kafka drift.? Build LSTM and GRU architectures with TensorFlow.? Backtest, compare, and ensemble models with confidence.? Deploy, monitor, and retrain forecasting pipelines at scale.Who this book is forThis book is designed for data scientists, machine learning engineers, and analysts mastering temporal data. Proficiency in Python and basic statistics is required, while experience with cloud deployment or deep learning helps professional engineers scale models using the featured technical frameworks.Table of Contents1. Introduction to Time Series Data and Analysis2. Data Pre-processing and Feature Engineering3. Exploratory and Statistical Analysis of Time Series4. Autoregressive Models5. Moving Average and ARMA Models6. ARIMA and SARIMA Models7. Exponential Smoothing Methods8. Feature-based Machine Learning for Time Series Forecasting9. Introduction to Deep Learning for Time Series10. Building and Training LSTM Models for Time Series11. Advanced Deep Learning Architectures and Multivariate Forecasting12. Multivariate Time Series Forecasting13. Model Evaluation, Selection, and Ensembling14. Forecasting at Scale and Model Deployment15. Time Series Forecasting in Practice. …
Bestandsnummer des Verkäufers 9789365893625
- Titel
- Modern Time Series Forecasting with Python : Exploring statistical models, machine learning, and deep learning for cutting-edge time series forecasting (English Edition)
- Autor
- Ravindra Rapaka
- Verlag
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Mär 2026
- Erscheinungsjahr
- 2026
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 9365893623
- ISBN-13
- 9789365893625
- Artikelgewicht
- 762 Gramm
- Abmessungen
- 235x191x23 mm
Time series forecasting is driving decision-making in everything from financial markets to supply chain logistics. This book provides a hands-on roadmap to mastering this technology, bridging the gap between classical statistical rigor and cutting-edge artificial intelligence.
Understand time series fundamentals by exploring decomposition, stationarity, and ACF/PACF analysis before mastering preprocessing and feature engineering. You will build foundational ARIMA, SARIMA, and Holt-Winters’ models before pivoting to machine learning with XGBoost and Scikit-learn. The journey accelerates into deep learning, designing RNNs, LSTMs, and hybrid CNN-LSTM architectures for univariate and multivariate forecasting. After exploring advanced VAR and VECM models, you will implement walk-forward validation and professional error metrics. The final sections cover scalability and MLOps, teaching you to handle big data with Dask and deploy production-ready models via FastAPI and Apache Kafka.
By the end of this book, you will be a competent practitioner capable of building high-performance forecasting pipelines for stock prices, demand, and sensor data. You will possess the technical expertise to deploy scalable, ethical, and accurate models in real-world cloud environments with confidence.
What you will learn
● Diagnose trend and seasonality using Statsmodels stationarity.
● Build ARIMA/SARIMA and smoothing models using Statsmodels.
● Engineer lag, rolling, and calendar-based forecasting features.
● Deploy FastAPI pipelines and monitor Kafka drift.
● Build LSTM and GRU architectures with TensorFlow.
● Backtest, compare, and ensemble models with confidence.
● Deploy, monitor, and retrain forecasting pipelines at scale.
Who this book is for
This book is designed for data scientists, machine learning engineers, and analysts mastering temporal data. Proficiency in Python and basic statistics is required, while experience with cloud deployment or deep learning helps professional engineers scale models using the featured technical frameworks.
Table of Contents
1. Introduction to Time Series Data and Analysis
2. Data Pre-processing and Feature Engineering
3. Exploratory and Statistical Analysis of Time Series
4. Autoregressive Models
5. Moving Average and ARMA Models
6. ARIMA and SARIMA Models
7. Exponential Smoothing Methods
8. Feature-based Machine Learning for Time Series Forecasting
9. Introduction to Deep Learning for Time Series
10. Building and Training LSTM Models for Time Series
11. Advanced Deep Learning Architectures and Multivariate Forecasting
12. Multivariate Time Series Forecasting
13. Model Evaluation, Selection, and Ensembling
14. Forecasting at Scale and Model Deployment
15. Time Series Forecasting in Practice
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§ 4 Gewährleistung
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§ 5 Rechtswahl, Erfüllungsort, Gerichtsstand
(1) Es gilt deutsches Recht. Bei Verbrauchern gilt diese Rechtswahl nur, soweit hierdurch der durch zwingende Bestimmungen des Rechts des Staates des gewöhnlichen Aufenthaltes des Verbrauchers gewährte Schutz nicht entzogen wird (Günstigkeitsprinzip).
(2) Erfüllungsort für alle Leistungen aus den mit uns bestehenden Geschäftsbeziehungen sowie Gerichtsstand ist unser Sitz, soweit Sie nicht Verbraucher, sondern Kaufmann, juristische Person des öffentlichen Rechts oder öffentlich-rechtliches Sondervermögen sind. Dasselbe gilt, wenn Sie keinen allgemeinen Gerichtsstand in Deutschland oder der EU haben oder der Wohnsitz oder gewöhnliche Aufenthalt im Zeitpunkt der Klageerhebung nicht bekannt ist. Die Befugnis, auch das Gericht an einem anderen gesetzlichen Gerichtsstand anzurufen, bleibt hiervon unberührt.
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- Informationen zum Zustandekommen des Vertrages
Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturmöglichkeiten erfolgen nach Maßgabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I.).
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- Wesentliche Merkmale der Ware oder Dienstleistung
Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.
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5.3. Erfolgt die Lieferung in Länder außerhalb der Europäischen Union können von uns nicht zu vertretende weitere Kosten anfallen, wie z.B. Zölle, Steuern oder Geldübermittlungsgebühren (Überweisungs- oder Wechselkursgebühren der Kreditinstitute), die von Ihnen zu tragen sind. Entstandene Kosten der Geldübermittlung sind von Ihnen auch in den Fällen zu tragen, in denen die Lieferung in einen EU-Mitgliedsstaat erfolgt, die Zahlung aber außerhalb der Europäischen Union veranlasst wurde.
5.4. Die Ihnen zur Verfügung stehenden Zahlungsarten sind unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfläche auf unserer Internetpräsenz oder im jeweiligen Angebot ausgewiesen.
5.5. Soweit bei den einzelnen Zahlungsarten nicht anders angegeben, sind die Zahlungsansprüche aus dem geschlossenen Vertrag sofort zur Zahlung fällig.
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Soweit im jeweiligen Angebot oder unter der entsprechend bezeichneten Schaltfläche keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Tagen nach Vertragsschluss (bei vereinbarter Vorauszahlung jedoch erst nach dem Zeitpunkt Ihrer Zahlungsanweisung).
6.2. Soweit Sie Verbraucher sind ist gesetzlich geregelt, dass die Gefahr des zufälligen Untergangs und der zufälligen Verschlechterung der verkauften Sache während der Versendung erst mit der Übergabe der Ware an Sie übergeht, unabhängig davon, ob die Versendung versichert oder unversichert erfolgt. Dies gilt nicht, wenn Sie eigenständig ein nicht vom Unternehmer benanntes Transportunternehmen oder eine sonst zur Ausführung der Versendung bestimmte Person beauftragt haben.
- Gesetzliches Mängelhaftungsrecht
Die Mängelhaftung richtet sich nach der Regelung "Gewährleistung" in unseren Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I).
letzte Aktualisierung: 07.12.2017
Widerrufsrecht
Wenn Sie Verbraucher sind, können Sie gemäß den folgenden Bestimmungen vom Vertrag zurücktreten. Verbraucher ist jede natürliche Person, die zu Zwecken handelt, die nicht ihrer kaufmännischen, gewerblichen, künstlerischen oder beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
Informationen zum Widerrufsrecht
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letzte Aktualisierung: 25.04.2018