&Uumlber den AutorMarco Peixeiro&nbspis a seasoned data science instructor who has worked as a data scientist for one of Canada s largest banks. He is an active contributor to Towards Data Science, an instructor on Udemy, and on. Bestandsnummer des Verk�ufers 558875977

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Bibliografische Details

Titel: Time Series Forecasting in Python

Verlag: Manning Publications

Erscheinungsdatum: 2022

Einband: Softcover

Zustand: New

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe:

Build predictive models from time-based patterns in your data. Master statistical models including new deep learning approaches for time series forecasting.

In Time Series Forecasting in Python you will learn how to:

Recognize a time series forecasting problem and build a performant predictive model
Create univariate forecasting models that account for seasonal effects and external variables
Build multivariate forecasting models to predict many time series at once
Leverage large datasets by using deep learning for forecasting time series
Automate the forecasting process

DESCRIPTION Time Series Forecasting in Python teaches you to build powerful predictive models from time-based data. Every model you create is relevant, useful, and easy to implement with Python. You'll explore interesting real-world datasets like Google's daily stock price and economic data for the USA, quickly progressing from the basics to developing large-scale models that use deep learning tools like TensorFlow.Time Series Forecasting in Python teaches you to apply time series forecasting and get immediate, meaningful predictions. You'll learn both traditional statistical and new deep learning models for time series forecasting, all fully illustrated with Python source code.
Time Series Forecasting in Python teaches you to build powerful predictive models from time-based data. Every model you create is relevant, useful, and easy to implement with Python. You'll explore interesting real-world datasets like Google's daily stock price and economic data for the USA, quickly progressing from the basics to developing large-scale models that use deep learning tools like TensorFlow. about the technology Time series forecasting reveals hidden trends and makes predictions about the future from your data. This powerful technique has proven incredibly valuable across multiple fields―from tracking business metrics, to healthcare and the sciences. Modern Python libraries and powerful deep learning tools have opened up new methods and utilities for making practical time series forecasts. about the book Time Series Forecasting in Python teaches you to apply time series forecasting and get immediate, meaningful predictions. You'll learn both traditional statistical and new deep learning models for time series forecasting, all fully illustrated with Python source code. Test your skills with hands-on projects for forecasting air travel, volume of drug prescriptions, and the earnings of Johnson & Johnson. By the time you're done, you'll be ready to build accurate and insightful forecasting models with tools from the Python ecosystem.

�ber die Autorin bzw. den Autor:

Marco Peixeiro is a seasoned data science instructor who has worked as a data scientist for one of Canada's largest banks. He is an active contributor to Towards Data Science, an instructor on Udemy, and on YouTube in collaboration with free CodeCamp.

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Die Europ�ische Kommission stellt eine Plattform f�r die au�ergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter https://ec.europa.eu/odr.

Informationen zum Zustandekommen des Vertrages

Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturm�glichkeiten erfolgen nach Ma�gabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen (Teil I.).

Vertragssprache, Vertragstextspeicherung

3.1. Vertragssprache ist deutsch .

3.2. Der vollst�ndige Vertragstext wird von uns nicht gespeichert. Vor Absenden der Bestellung k�nnen die Vertragsdaten �ber die Druckfunktion des Browsers ausgedruckt oder elektronisch gesichert werden. Nach Zugang der Bestellung bei uns werden die Bestelldaten, die gesetzlich vorgeschriebenen Informationen bei Fernabsatzvertr�gen und die Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen nochmals per E-Mail an Sie �bersandt.

Wesentliche Merkmale der Ware oder Dienstleistung

Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.

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5.4. Soweit bei den einzelnen Zahlungsarten nicht anders angegeben, sind die Zahlungsanspr�che aus dem geschlossenen Vertrag sofort zur Zahlung f�llig.

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6.2. Soweit Sie Verbraucher sind ist gesetzlich geregelt, dass die Gefahr des zuf�lligen Untergangs und der zuf�lligen Verschlechterung der verkauften Sache w�hrend der Versendung erst mit der �bergabe der Ware an Sie �bergeht, unabh�ngig davon, ob die Versendung versichert oder unversichert erfolgt. Dies gilt nicht, wenn Sie eigenst�ndig ein nicht vom Unternehmer benanntes Transportunternehmen oder eine sonst zur Ausf�hrung der Versendung bestimmte Person beauftragt haben.

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