Kurs
Maschinelles Lernen für Zeitreihendaten in Python
ExperteSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 02/2026
PythonMachine Learning4 Std.13 Videos53 Übungen4,550 XP53,300Leistungsnachweis
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Voraussetzungen
Manipulating Time Series Data in PythonVisualizing Time Series Data in PythonSupervised Learning with scikit-learn1
Grundlagen zu Zeitreihen und Machine Learning
Dieses Kapitel führt in die Grundlagen von Machine Learning, Zeitreihendaten und deren Schnittmenge ein.
2
Zeitreihen als Eingaben für ein Modell
Am einfachsten integrierst du Zeitreihen in deine Machine-Learning-Pipeline, indem du sie als Features in einem Modell verwendest. Dieses Kapitel behandelt gängige Merkmale, die aus Zeitreihen extrahiert werden, um Machine Learning zu ermöglichen.
3
Zeitreihendaten vorhersagen
Wenn du Muster aus Daten über die Zeit vorhersagen möchtest, gibt es besondere Aspekte bei der Auswahl und dem Aufbau deines Modells. Dieses Kapitel zeigt, wie du vor dem Fitten deines Modells Einblicke in die Daten gewinnst, und vermittelt Best Practices für prädiktives Modellieren mit Zeitreihendaten.
4
Zeitreihenmodelle validieren und prüfen
Sobald du ein Modell zur Vorhersage von Zeitreihendaten hast, musst du entscheiden, ob es gut oder schlecht ist. Dieses Kapitel behandelt die Grundlagen der Vorhersageerzeugung mit Modellen, um sie gegen „Test“-Daten zu validieren.
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