Time Series Forecasting in Python Paperback – 10 Nov. 2022
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Time Series Forecasting in Python Paperback – 10 Nov. 2022
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Artikelnr.: 123736949

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Produktdetails

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Publisher Manning Publications
Publication date 10 Nov. 2022
Edition 1st
Language English
Print length 456 pages
ISBN-10 161729988X
ISBN-13 978-1617299889
Item weight 703 g
Dimensions 18.75 x 2.9 x 23.5 cm

PRODUKTBESCHREIBUNG

Time Series Forecasting in Python Paperback – 10 Nov. 2022

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Data Mining Editorial Review

"Time Series Forecasting in Python" has received high praise from customers for its clear and comprehensive approach to introducing the often complex subject of time series forecasting. Reviewers frequently mention that it serves as an excellent starting point for beginners, offering a structured journey from basic concepts to more advanced techniques. The explanations are notably precise, with an almost line-by-line breakdown of Python code, which helps readers grasp the material easily. This clarity is highlighted as a significant strength, allowing for a smoother learning curve without overwhelming the reader. Furthermore, the book incorporates the latest developments in applying machine learning to time series forecasting, alongside classical methods in Python. This combination provides a well-rounded introduction to both contemporary and foundational techniques. Many readers expressed satisfaction with the flow of the content, specifically noting that the author gradually increases complexity, making it accessible for those without a strong background in data science or programming. However, some feedback pointed out that the transition to machine learning concepts occurs rather quickly, which may pose a challenge for certain readers. Despite this minor critique, the overall sentiment leans positively, with many customers feeling encouraged to pursue further learning, particularly in TensorFlow, as a result of their exposure to the material in this book. **

Kundenbewertungen

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Vorteile

  • Clear and comprehensive explanations, making it beginner-friendly.
  • Gradually increasing complexity that helps in understanding.
  • Detailed breakdown of Python code for practical application.
  • Covers both classical methods and contemporary machine learning approaches.

Nachteile

  • Some readers feel the transition to machine learning is too abrupt.

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