I dagens datadrevne tidsalder står analysen av tidserier i fokus som aldri før. "Modern Time Series Forecasting with Python" gir deg verktøyene til å bygge effektive prognosesystemer for tidserier som kan håndtere millioner av datasett. Denne boken introduserer deg for avanserte maskinlæringsteknikker og dyplæring, som er hjørnesteinene i moderne prognosemetoder. Du vil lære å implementere globale prognosemodeller og forstå de nyeste konseptene innen feltet, alt i konteksten av ekte anvendelser, spesielt innen energiforvaltning. Boken tar deg med på en reise fra tradisjonelle statistiske metoder som ARIMA til innovative tilnærminger som gir bedre nøyaktighet og innsikt. Gjennom omfattende eksempler og praktiske scenarier, vil du bli rustet til å analysere, visualisere og utvikle toppmoderne prognosesystemer. Enten du er nybegynner eller en erfaren dataanalytiker, vil denne boken være en nyttig ressurs for alle som ønsker å mestre kunsten av tidserieforsking.
