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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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PythonMachine Learning
4 Std.
16 Videos
53 Übungen
4,000 XP
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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

Allgemeine Architektur

Lerne, wie du dich mit Live-Datenquellen verbindest und Zeitreihendaten für Prognosen vorbereitest. Du ziehst stündliche Daten zur Stromnachfrage aus der U.S. EIA API und erstellst deine erste Prognose.
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2

Experimentation

Entdecke die Grundlagen der Experimentation, einschließlich Backtesting, Evaluation und Modellregistrierung mit MLflow!
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3

Automatisierung einrichten

Lerne, wie du automatisierte Forecasting-Pipelines erstellst, die Daten und Vorhersagen täglich aktualisieren. Du richtest ETL-Prozesse ein, registrierst Modelle mit MLflow und orchestrierst alles mit Airflow. Erstelle ein produktionsreifes System mit Datenvalidierung und Logging, um die Pipeline-Gesundheit zu überwachen.
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4

Vom Deployment zur Produktion

Entdecke die wichtigsten Grundlagen für das Deployment in der Produktion – von der Überwachung der Pipeline-Gesundheit bis zum Erkennen von Model Drift. Du lernst Best Practices für Reproduzierbarkeit, Skalierung und die Wartung von Forecasting-Systemen in realen Umgebungen.
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Forecasting-Pipelines für die Produktion entwerfen
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