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Lernpfad

Zeitreihen mit Python

Aktualisiert 05/2026
Erwerbe die Fähigkeiten, die du brauchst, um Zeitreihendaten in Python zu manipulieren, zu interpretieren und zu visualisieren, indem du Pandas, NumPy und Matplotlib benutzt.
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Beschreibung des Lernpfades

Zeitreihen mit Python

Zeitreihendaten gehören zu den am häufigsten vorkommenden Datentypen. Sie zu verstehen, wie man mit ihnen umgeht, ist eine wichtige Data-Science-Fähigkeit, wenn du Vorhersagen machen und über Trends berichten willst. In diesem Lernpfad lernst du, wie du Zeitreihendaten mit Pandas bearbeitest, mit Statistikbibliotheken wie NumPy und statsmodels arbeitest, um Daten zu analysieren, und deine Fähigkeiten zur Visualisierung mit Matplotlib, SciPy und seaborn ausbaust. Anschließend wendest du deine Zeitreihenkenntnisse anhand von realen Daten an, z. B. Finanzdaten, UFO Sichtungen, CO2 Pegel auf Maui, monatliche Süßigkeitenproduktion auf US und Herzschlaggeräusche. Am Ende dieses Lernpfads wirst du wissen, wie du mit ARIMA Klassenmodellen die Zukunft vorhersagen und mit Modellen des maschinellen Lernens Vorhersagen und Erkenntnisse gewinnen kannst.

Voraussetzungen

Es gibt keine Voraussetzungen für diesen Lernpfad

  • Course

    1

    Zeitreihen in Python bearbeiten

    In diesem Kurs lernst du die Grundlagen der Arbeit mit Zeitreihendaten.

  • Course

    4

    ARIMA-Modelle in Python

    Im Fokus dieses Kurses stehen ARIMA-Modelle in Python und der sichere Umgang mit Zeitreihenanalysen.

  • Project

    Bonus

    Time Series Analysis for Transportation

    Explore transportation time series data analysis to uncover patterns and forecast travel costs.

Zeitreihen mit Python
5 Kurse
Lernpfad
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