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Kurs

Forecasting-Pipelines für die Produktion entwerfen

ExperteSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 12/2025
Im Fokus dieses Kurses stehen skalierbare Prognosepipelines in Python und wie du sie entwirfst, automatisierst und überwachst.
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Kursbeschreibung

Lerne, wie du skalierbare Prognosepipelines in Python entwirfst, automatisierst und überwachst. Dieser Kurs für Fortgeschrittene zeigt dir den ganzen Produktionsablauf – von der Datenbeschaffung und dem Training von Modellen bis hin zur Bereitstellung und Überwachung – mit Tools wie MLflow und Airflow.Du fängst damit an, dich mit Live-Datenquellen zu verbinden und deine erste Prognose mit Daten zum Strombedarf in den USA zu erstellen. Als Nächstes lernst du die Grundlagen des Experimentierens kennen, darunter Backtesting, Auswertung und Modellregistrierung mit MLflow.Dann baust du automatisierte Prognosepipelines mit ETL-Prozessen, Modellregistrierung und Airflow-Orchestrierung auf. Zum Schluss lernst du die Grundlagen der Produktionsbereitstellung kennen, darunter die Überwachung des Pipeline-Zustands, die Erkennung von Modellabweichungen und die Wartung von Prognosesystemen in realen Umgebungen.

Voraussetzungen

Introduction to Apache Airflow in PythonIntroduction to MLflowTime Series Analysis in Python
1

General Architecture

Learn how to connect to live data sources and prepare time series data for forecasting. You’ll pull hourly electricity demand data from the U.S. EIA API and build your first forecast.
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2

Experimentation

3

Setting Automation

Learn how to build automated forecasting pipelines that refresh data and predictions daily. You'll set up ETL processes, register models with MLflow, and orchestrate everything with Airflow. Create a production-ready system with data validation and logging to monitor pipeline health.
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4

From Deployment to Production

Forecasting-Pipelines für die Produktion entwerfen
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