Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python: Bridging Theory and Practice Through Insights, Techniques, and Tools for Effective Time ... Analytics Specialist (Python) — Focused Path)
Idioma: inglés
Editorial: Orange Education Pvt Ltd, 2024
Serie: Libro 1 de 1 - Predictive Analytics Specialist (Python) — Focused Path
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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- Título
- Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python: Bridging Theory and Practice Through Insights, Techniques, and Tools for Effective Time ... Analytics Specialist (Python) — Focused Path)
- Autor
- Aloorravi, Sulekha; AVA, Orange
- Editorial
- Orange Education Pvt Ltd
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 8196815107
- ISBN 13
- 9788196815103
- Peso del artículo
- 677 gramos
- Serie
- Libro 1 de 1: Predictive Analytics Specialist (Python) — Focused Path
Unlock expert guidance for mastering time series analysis and forecasting with Python. This book walks you through forecasting with Python using practical solutions for machine learning forecasting and deep learning forecasting—from building ARIMA, LSTM, and CNN models to applying feature engineering for time series data.
Book Description
"Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python" is an essential handbook tailored for those seeking to harness the power of time series data in their work.
The book begins with foundational concepts and seamlessly guides readers through Python libraries such as Pandas, NumPy, and Plotly for effective data manipulation, visualization, and exploration. Offering pragmatic insights, it enables adept visualization, pattern recognition, and anomaly detection.
Advanced discussions cover feature engineering and a spectrum of forecasting methodologies, including machine learning and deep learning techniques such as ARIMA, LSTM, and CNN. Additionally, the book covers multivariate and multiple time series forecasting, providing readers with a comprehensive understanding of advanced modeling techniques and their applications across diverse domains.
Readers develop expertise in crafting precise predictive models and addressing real-world complexities. Complete with illustrative examples, code snippets, and hands-on exercises, this manual empowers readers to excel, make informed decisions, and derive optimal value from time series data.
What You’ll Learn Inside:
- Step-by-step time series modeling in Python using multivariate and multiple time series forecasting projects
- Clear coverage of predictive modeling Python for real-world datasets, business applications, and anomaly detection
- Effective data visualization and exploratory analysis for time series to spot trends and patterns
- Comprehensive methods for model evaluation and validation for time series predictions and accuracy
- Hands-on time series forecasting projects using Python for business impact and actionable insights
- Advanced approaches for ARIMA, LSTM, and CNN time series models
- Explanation of anomaly detection and pattern recognition in time series using modern Python techniques
- Data analysts, students, and professionals wanting a comprehensive Python time series book for forecasting and data analysis
- Anyone interested in feature engineering Python, business forecasting, and working with real-world data analysis
- Teams needing practical guidance in multivariate time series modeling and advanced predictive analytics
- Authentic, accurate, and policy-compliant content—no unauthorized names, brands, or characters
- Content naturally optimized for Amazon search using established keywords for best ranking and conversion
- Easy-to-read, practical tone for learners and professionals at any level
Table of Contents
1. Introduction to Time Series
2. Overview of Time Series Libraries in Python
3. Visualization of Time Series Data
4. Exploratory Analysis of Time Series Data
5. Feature Engineering on Time Series
6. Time Series Forecasting – ML Approach Part 1
7. Time Series Forecasting – ML Approach Part 2
8. Time Series Forecasting - DL Approach
9. Multivariate Time Series, Metrics, and Validation
Index
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Especialidad
Educational books, Textbooks, Fiction, Non- fictionInformación empresarial del vendedor
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175 Pield Heath Road
Uxbridge, Reino Unido UB8 3NL
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Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a Ria Christie Collections, Uxbridge, United Kingdom, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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