Einführung in die Zeitreihenanalyse mit Python

Willkommen im Kurs zur Einführung in die Zeitreihenanalyse mit Python! In diesem Kurs werden wir die Muster untersuchen, die in über die Zeit aufgezeichneten Daten entstehen, und lernen, wie man diese Trends modelliert und vorhersagt. Als Data Scientist ist es dabei entscheidend, deine Analysen auf ein solides mathematisches Fundament zu stellen, um hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Dieser Kurs vermittelt dir die Fähigkeiten, eine Vielzahl von Zeitreihendatensätzen in Python zu bearbeiten, sodass du realen Problemen mit Zuversicht begegnen kannst.

Der Kurs ist schrittweise aufgebaut. Wir beginnen mit den Grundlagen – dem Verständnis der Struktur von Zeitreihendaten – und arbeiten uns aufbauend zu komplexeren Techniken vor. Jedes Notebook führt wesentliche theoretische Konzepte ein, begleitet von anschaulichem Python-Beispielcode, gefolgt von praktischen Übungen, in denen du das Gelernte direkt anwenden kannst. Du bist eingeladen, alle Beispiele auszuführen, mit dem Code zu experimentieren und eigene Kommentare hinzuzufügen, um das Material individuell zu gestalten.

Bevor du einsteigst, solltest du dich sicher in Python und gängigen Data-Science-Bibliotheken bewegen und bereit sein, dich auf ein wenig mathematische Notation sowie statistische Prinzipien einzulassen. Ob du neu in der Zeitreihenanalyse bist oder deine Kenntnisse auffrischen möchtest – dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in das Thema. Am Ende wirst du in der Lage sein, Zeitreihendaten aufzuschlüsseln, zu erkennen, wann Transformationen notwendig sind, Glättungsmethoden anzuwenden, um zugrunde liegende Muster hervorzuheben, und souverän mit ARIMA-Modellen zu arbeiten, um Daten fundiert zu analysieren und zu prognostizieren.