What topics are covered in the book 'Modern Time Series Forecasting with Python'?

The book covers a wide range of topics including foundational concepts of time series analysis, various machine learning algorithms, and deep learning techniques applied to forecasting using Python, PyTorch, and pandas. Each chapter dives into practical applications, making it ideal for both beginners and advanced practitioners. The hands-on approach facilitates a thorough understanding of model development, evaluation, and deployment. For instance, you will learn how to apply LSTM networks to predict stock prices or analyze seasonal trends in sales data.

Who is the target audience for this book?

This book is tailored for data scientists, analysts, and developers who possess a foundational knowledge of Python and want to delve into time series forecasting. It's also great for business professionals looking to leverage data-driven decision-making through predictive analytics. With practical examples and accessible explanations, individuals seeking to enhance their skills in machine learning and deep learning will find it particularly beneficial. For instance, a marketing analyst can use the techniques outlined to predict sales trends based on historical customer behavior.

Does the book provide hands-on projects?

Yes, the book includes several hands-on projects that allow readers to apply what they've learned in practical scenarios. Each project is designed to reinforce the concepts of time series forecasting and machine learning techniques using real-world datasets. This is crucial for developing a deeper understanding of the subject. For example, you might work on a project that involves predicting the weather or stock market fluctuations, giving you direct experience with the tools and methods discussed in the book.

Is prior knowledge of data science required to understand the content?

While a basic understanding of Python programming and data analysis is beneficial, the book is structured to cater to various skill levels. It starts with the foundational principles of time series analysis and gradually progresses to complex topics. This ensures that readers with limited experience can grasp the essential concepts and apply them effectively. For instance, if you have worked with data in simple projects before, you will be able to adapt and implement advanced techniques showcased in the book.

What are some practical applications of time series forecasting discussed in the book?

The book explores multiple practical applications of time series forecasting across various industries. Examples include stock price predictions, energy consumption forecasting, sales forecasts, and demand planning for inventory management. By learning the methodologies, readers can implement solutions in their respective fields to optimize operations and inform strategies. For example, retail businesses can use forecasting to manage inventory levels during peak seasons effectively.

What programming libraries will I learn to use in this book?

This book emphasizes the use of popular Python libraries such as pandas for data manipulation, PyTorch for deep learning applications, and various machine learning frameworks. You will learn how to leverage these libraries to analyze time series data effectively and develop predictive models. By mastering these tools, you will be equipped to handle different datasets and create robust forecasting systems. For instance, using pandas, you can easily preprocess your data, while PyTorch will allow you to build and train complex neural networks.

Can this book help me prepare for a data science interview?

Absolutely! The book prepares you with key concepts and practical skills that are often relevant in data science interviews, especially those focusing on time series analysis and forecasting. It provides a comprehensive understanding of both theoretical and practical aspects, enabling you to discuss relevant projects and techniques confidently. For instance, you could explain your approach to building a forecasting model using LSTM networks, showcasing your technical knowledge and hands-on experience.

What is the difference between machine learning and deep learning in the context of time series forecasting?

Machine learning refers to traditional algorithms, while deep learning involves neural networks that can capture complex patterns in data. In time series forecasting, machine learning techniques such as ARIMA might be used for simpler datasets, whereas deep learning models like LSTMs can manage large datasets with intricate patterns. The book explores both methodologies, demonstrating when to apply each technique effectively. This is particularly useful when deciding how to approach forecasting tasks in fields like finance or climate science.

Are there any prerequisites for this book?

While there are no strict prerequisites, a fundamental understanding of Python and basic statistical concepts is recommended for optimal comprehension. Familiarity with data analysis concepts will also be advantageous. This prior knowledge will facilitate your learning process as you engage with the tools and methods introduced throughout the book. For example, if you already have experience with Python libraries like NumPy and pandas, you will find it easier to follow along with the practical examples provided.

Where can I buy 'Modern Time Series Forecasting with Python' in Lebanon?

You can purchase 'Modern Time Series Forecasting with Python: Industry-ready machine learning and deep learning time series analysis with PyTorch and pandas 2nd ed.' from Ubuy in Lebanon. Ubuy offers an extensive selection of books and other products, ensuring a smooth shopping experience. You can easily navigate their platform to find this title and other related resources to support your learning in time series analysis and forecasting.

كيف تتسوق Modern Time Series Forecasting with Python: عبر الانترنت من يوباى?

من السهل التسوق في Modern Time Series Forecasting with Python: عبر الإنترنت من يوباي. كل ما عليك فعله هو البحث عن المنتج واختيار طريقة الشحن الخاصة بك أثناء الدفع وسيتم توصيله الى عنوانك

هل Modern Time Series Forecasting with Python: متوفر للتسوق عبر الإنترنت في Lebanon؟

نعم ، في يوباي Lebanon هذا المنتج متاح لك للتسوق بسعر مناسب. Modern Time Series Forecasting with Python: غير متوفر محليًا ولكن يمكنك الوثوق بنا بخدماتنا للشحن السريع.

كم من الوقت يستغرق الحصول على المنتج بعد تقديم الطلب؟

يختلف وقت تسليم المنتج الذي طلبته حسب ما طلبته وطريقة الشحن التي اخترتها. يتم ذكر وقت التسليم المقدر أثناء عملية الدفع ، لذا كن مرتاحًا أثناء التسوق.

عرض الأصل

Modern Time Series Forecasting with Python: Industry-ready machine learning and deep learning time series analysis with PyTorch and pandas

This practical, hands-on guide empowers you to build and deploy powerful time series forecasting models.

منتج #: 99291537

Modern Time Series Forecasting with Python: Industry-ready machine learning and deep learning time series analysis with PyTorch and pandas

87% من المشترين سيوصون بهذا المنتج لصديق

منتج #: 99291537

USD 58

تفاصيل السعر

باستثناء رسوم الشحن والجمارك ( سيتم احتساب رسوم الشحن والجمارك عند إتمام الشراء )

^{*سيتم استيراد جميع العناصر من أمريكا}

التوافر : متوفر فى المخزون

مستورد من متجر USA

كمية:

اطلب الآن واحصل عليه حول الأربعاء, أكتوبر 07

معاملة آمنة

أفضل شركائنا اللوجستيين

This practical, hands-on guide empowers you to build and deploy powerful time series forecasting models.

كفالة يو كير:

لا شيء

اختر الباقة

شحن
سريع

استرجاع
مجاني^*

تغليف آمن

منتجات أصلية %100

الامتثال لمعيار PCI DSS

حاصل على شهادة ISO 27001

Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of أمريكا store (110-120). Recommended power converters اشتري الآن.

أبرز ما يلفت الانتباه

Comprehensive Learning

Covers both machine learning and deep learning techniques, offering a deep dive into time series analysis, ensuring learners acquire industry-relevant skills for real-world applications.

Hands-on Approach

Utilizes PyTorch and pandas for practical coding examples, empowering readers to implement learned concepts effectively, making it suitable for both beginners and seasoned practitioners.

Updated Content

The 2nd edition includes the latest advancements in technology and methodologies, providing readers with current insights that enhance their understanding and execution of modern forecasting techniques.

تفاصيل المنتج

Publisher	Packt Publishing
Publication date	October 31, 2024
Edition	2nd ed.
Language	English
Print length	658 pages
ISBN-10	1835883184
ISBN-13	978-1835883181
Item Weight	2.46 pounds (1.12 kg)
Dimensions	7.5 x 1.49 x 9.25 inches (19.1 x 3.8 x 23.5 cm)

من يجب أن يشتري؟

Data Scientists
Ideal for data scientists wanting to enhance their time series analysis skills using Python frameworks like PyTorch.
Machine Learning Engineers
Suitable for ML engineers seeking industry-ready techniques to implement sophisticated time series forecasting models.
Students & Researchers
Beneficial for students and researchers studying time series analysis with practical, hands-on examples in Python.

Beginners
Not suitable for absolute beginners without prior knowledge of Python, machine learning concepts, or time series basics.

وصف المنتج

Modern Time Series Forecasting with Python: Industry-ready machine learning and deep learning time series analysis with PyTorch and pandas

هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا

أسئلة العملاء & الإجابات

سؤال: كيف تتسوق Modern Time Series Forecasting with Python: عبر الانترنت من يوباى?

إجابه: من السهل التسوق في Modern Time Series Forecasting with Python: عبر الإنترنت من يوباي. كل ما عليك فعله هو البحث عن المنتج واختيار طريقة الشحن الخاصة بك أثناء الدفع وسيتم توصيله الى عنوانك
سؤال: هل Modern Time Series Forecasting with Python: متوفر للتسوق عبر الإنترنت في Lebanon؟

إجابه: نعم ، في يوباي Lebanon هذا المنتج متاح لك للتسوق بسعر مناسب. Modern Time Series Forecasting with Python: غير متوفر محليًا ولكن يمكنك الوثوق بنا بخدماتنا للشحن السريع.
سؤال: كم من الوقت يستغرق الحصول على المنتج بعد تقديم الطلب؟

إجابه: يختلف وقت تسليم المنتج الذي طلبته حسب ما طلبته وطريقة الشحن التي اخترتها. يتم ذكر وقت التسليم المقدر أثناء عملية الدفع ، لذا كن مرتاحًا أثناء التسوق.

Machine Theory Editorial Review

لم يتم العثور على مراجعات تحريرية

مراجعات العملاء وتقييماتهم

5.0

1 تقييمات العملاء

5 نجمة

100%
4 نجمة

0%
3 نجمة

0%
2 نجمة

0%
1 نجمة

0%

أضف تقييم لهذا المنتج

شارك أفكارك مع عملاء آخرين

تاريخ سعر المنتج

معلومات مهمة

القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.

USD 58

اطلب الآن واحصل عليه حول الأربعاء, أكتوبر 07

كمية:

معاملة آمنة

نوفر لك مدفوعات مشفّرة، وحماية متكاملة للمشتري، مع الالتزام بمعايير PCI DSS وشهادة ISO 27001:2022 لضمان أعلى مستويات الأمان في كل عملية شراء.

أفضل شركائنا اللوجستيين

أسرع توصيل عبر الحدود

المميزات والفوائد

Learn traditional and advanced techniques for time series forecasting.
Hands-on practical examples to improve forecasting accuracy.
Includes free eBook with print or Kindle purchase.
Covers deep learning models including RNNs and transformers.
Ideal for professionals and students in various industries.
New edition features enhancements in transformer architectures and probabilistic forecasting.

ضمان Ubuy

تسوّق بثقة مع منتجات أصلية %100، ومدفوعات آمنة متوافقة مع معيار PCI DSS، وحماية بيانات معتمدة وفق ISO 27001، وشحن دولي سريع، وإرجاع مجاني^*، وتغليف آمن لكل طلب.

Modern Time Series Forecasting with Python: Industry-ready machine learning and deep learning time series analysis with PyTorch and pandas

USD 58

شحن سريع

استرجاع مجاني*

تغليف آمن

منتجات أصلية %100

الامتثال لمعيار PCI DSS

حاصل على شهادة ISO 27001

أبرز ما يلفت الانتباه

تفاصيل المنتج

من يجب أن يشتري؟

وصف المنتج

أسئلة العملاء & الإجابات

Machine Theory Editorial Review

مراجعات العملاء وتقييماتهم

أضف تقييم لهذا المنتج

تاريخ سعر المنتج

معلومات مهمة

USD 58

المميزات والفوائد

ضمان Ubuy

شحن
سريع

استرجاع
مجاني^*