Forecasting mit Python verbindet statistische Methoden mit einer breiten Werkzeuglandschaft. Data Scientists nutzen die Sprache, um Zeitreihen zu modellieren, zu bewerten und produktiv einzusetzen.

!Kursinhalt

!1. Zeitreihen als Datengrundlage
*Aufbau und Merkmale von Zeitreihen
*Saisonalität und Trend
*Behandlung fehlender Werte

!2. Modellfamilien im Überblick
*klassische Verfahren wie ARIMA
*state-space- und ML-basierte Ansätze
*Auswahl anhand der Daten

!3. Umsetzung in Python
*Bibliotheken wie statsmodels, Prophet und scikit-learn
*Trainings- und Testlogik
*Pipelines für wiederkehrende Forecasts

!4. Bewertung und Einsatz
*Fehlermaße und Backtests
*Vergleich konkurrierender Modelle
*Integration in Berichtsprozesse

!Berufliche Relevanz

*Python-Forecasting stützt Planungen in vielen Fachbereichen
*Methodenauswahl muss zu den Daten passen
*regelmäßige Bewertung erhält die Prognosequalität