• Regeln für den Video-Bereich:

    In den Börsenbereich gehören nur Angebote die bereits den Allgemeinen Regeln entsprechen.

    Einteilung

    - Folgende Formate gehören in die angegeben Bereiche:
    - Filme: Encodierte Filme von BluRay, DVD, R5, TV, Screener sowie Telesyncs im Format DivX, XviD und x264.
    - DVD: Filme im Format DVD5, DVD9 und HD2DVD.
    - HD: Encodierte Filme mit der Auflösung 720p oder darüber von BluRay, DVD, R5, TV, Screener sowie Telesyncs im Format x264.
    - 3D: Encodierte Filme von BluRay, die in einem 3D Format vorliegen. Dies gilt auch für Dokus, Animation usw.
    - Serien: Cartoon/Zeichentrick, Anime, Tutorials, Dokumentationen, Konzerte/Musik, Sonstiges sind demnach in die entsprechenden Bereiche einzuordnen, auch wenn sie beispielsweise im High Definition-Format oder als DVD5/DVD9/HD2DVD vorliegen. Ausnahme 3D.
    - Bereich Englisch: Englische Releases gehören immer in diesen Bereich.
    - Bereich Talk: Der Bereich, in dem über die Releases diskutiert werden kann, darf, soll und erwünscht ist.


    Angebot/Beitrag erstellen

    - Ein Beitrag darf erst dann erstellt werden, wenn der Upload bei mindestens einem OCH komplett ist. Platzhalter sind untersagt.
    - Bei einem Scenerelease hat der Threadtitel ausschließlich aus dem originalen, unveränderten Releasenamen zu bestehen. Es dürfen keine Veränderungen wie z.B. Sterne, kleine Buchstaben o.ä. vorgenommen werden. Ausnahme Serienbörse:
    - Bei einem Sammelthread für eine Staffel entfällt aus dem Releasename natürlich der Name der Folge. Beispiel: Die Simpsons S21 German DVDRip XviD - ITG
    - Dementsprechend sind also u.a. verboten: Erweiterungen wie "Tipp", "empfehlenswert", "only", "reup", usw. / jegliche andere Zusatzinformation oder Ergänzung, welche nicht in obiger Beschreibung zu finden ist.

    Aufbau des Angebots und Threadtitel

    Der Titel nach folgendem Muster erstellt zu werden. <Name> [3D] [Staffel] [German] <Jahr> <Tonspur> [DL] [Auflösung] <Quelle> <Codec> - <Group>
    Beispiel: The Dark Knight German 2008 AC3 DVDRip XviD - iND
    Beispiel: The Dark Knight 2008 DTS DL BDRip x264 - iND
    Beispiel: The Dark Knight 2008 AC3 DL BDRip XviD - iND
    Beispiel: The Dark Knight German 2008 AC3 720p BluRay x264 iND
    Beispiel: The Dark Knight 2008 DTS DL 1080p BluRay x264 iND
    Beispiel: Die Simpsons S01 German AC3 DVDRip XviD iND
    Beispiel: Die Simpsons S20 German AC3 720p BluRay x264 iND
    Beispiel: Sword Art Online II Ger Sub 2014 AAC 1080p WEBRip x264 - peppermint
    Entsprechend sind also u.a. verboten: Sonderzeichen wie Klammern, Sterne, Ausrufezeichen, Unterstriche, Anführungszeichen / Erweiterungen wie "Tipp", "empfehlenswert", "only", "reup", usw. / jegliche andere Zusatzinformation oder Ergänzung, welche nicht in obiger Beschreibung zu finden ist
    Ausnahmen hiervon können in den Bereichen geregelt sein.

    Die Beiträge sollen wie folgt aufgebaut werden:
    Überschrift entspricht dem Threadtitel
    Cover
    kurze Inhaltsbeschreibung
    Format, Größe, Dauer sind gut lesbar für Downloader außerhalb des Spoilers zu vermerken
    Nfo sind immer Anzugeben und selbige immer im Spoiler in Textform.
    Sind keine Nfo vorhanden z.B. Eigenpublikationen, sind im Spoiler folgende Dateiinformationen zusätzlich anzugeben :
    Quelle
    Video (Auflösung und Bitrate)
    Ton (Sprache, Format und Bitrate der einzelnen Spuren)
    Untertitel (sofern vorhanden)
    Hosterangabe in Textform außerhalb eines Spoiler mit allen enthaltenen Hostern.
    Bei SD kann auf diese zusätzlichen Dateiinformationen verzichtet werden.

    Alle benötigten Passwörter sind, sofern vorhanden, in Textform im Angebot anzugeben.
    Spoiler im Spoiler mit Kommentaren :"Schon Bedankt?" sind unerwünscht.


    Releases

    - Sind Retail-Release verfügbar, sind alle anderen Variationen untersagt. Ausnahmen: Alle deutschen Retail-Release sind CUT, in diesem Fall sind dubbed UNCUT-Release zulässig.
    - Im Serien-Bereich gilt speziell: Wenn ein Retail vor Abschluss einer laufenden Staffel erscheint, darf diese Staffel noch zu Ende gebracht werden.62
    - Gleiche Releases sind unbedingt zusammenzufassen. Das bedeutet, es ist zwingend erforderlich, vor dem Erstellen eines Themas per Suchfunktion zu überprüfen, ob bereits ein Beitrag mit demselben Release besteht. Ist dies der Fall, ist der bereits vorhandene Beitrag zu verwenden.
    - P2P und Scene Releases dürfen nicht verändert oder gar unter einem iND Tag eingestellt werden.


    Support, Diskussionen und Suche

    - Supportanfragen sind entweder per PN oder im Bereich Talk zu stellen.
    - Diskussionen und Bewertungen sind im Talk Bereich zu führen. Fragen an die Uploader haben ausschließlich via PN zu erfolgen, und sind in den Angeboten untersagt.
    - Anfragen zu Upload-Wünschen sind nur im Bereich Suche Video erlaubt. Antworten dürfen nur auf Angebote von MyBoerse.bz verlinkt werden.


    Verbote

    - Untersagt sind mehrere Formate in einem einzigen Angebotsthread, wie beispielsweise das gleichzeitige Anbieten von DivX/XviD, 720p und 1080p in einem Thread. Pro Format, Release und Auflösung ist ein eigener Thread zu eröffnen.
    - Grundsätzlich ebenso verboten sind Dupes. Uploader haben sich an geeigneter Stelle darüber zu informieren, ob es sich bei einem Release um ein Dupe handelt.
    - Gefakte, nur teilweise lauffähige oder unvollständige Angebote sind untersagt. Dies gilt auch für eigene Publikationen, die augenscheinlich nicht selbst von z.B. einer DVD gerippt wurden. Laufende Serien, bei denen noch nicht alle Folgen verfügbar sind, dürfen erstellt und regelmäßig geupdatet werden.
    - Untersagt sind Angebote, welche nur und ausschließlich in einer anderen Sprache als deutsch oder englisch vorliegen. Ausnahmen sind VORHER mit den Moderatoren zu klären.


    Verstoß gegen die Regeln

    - Angebote oder Beiträge, die gegen die Forenregeln verstoßen, sind über den "Melden"-Button im Beitrag zu melden.
  • Bitte registriere dich zunächst um Beiträge zu verfassen und externe Links aufzurufen.

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Master Time Series Analysis and Forecasting with Python 2026

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Master Time Series Analysis and Forecasting with Python 2026
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Language: English (US) | Size: 30.27 GB | Duration: 37h 43m​

What you'll learn
Understand the fundamental principles of time series data and its significance in forecasting across various industries.
Differentiate between various time series forecasting models such as Exponential Smoothing, ARIMA, and Prophet, identifying when to use each model.
Apply Exponential Smoothing and Holt-Winters methods to seasonal and trend-based time series data to create accurate forecasts.
Implement SARIMA and SARIMAX models in Python, incorporating external variables to enhance the predictive power of your forecasts.
Develop time series models using advanced techniques such as Temporal Fusion Transformers (TFT) and N-BEATS to handle complex datasets.
Optimize forecasting models by tuning parameters and using ensemble methods to improve accuracy and reliability.
Evaluate the performance of different forecasting models using metrics such as MAE, RMSE, and MAPE, ensuring the robustness of your predictions.
Code Python scripts to automate the entire time series forecasting process, from data preprocessing to model deployment.
Implement deep learning models such as RNN and LSTM to accurately forecast complex time series data, capturing long-term dependencies.
Develop and optimize advanced forecasting solutions using Generative AI techniques like Amazon Chronos, incorporating state-of-the-art methods.

Requirements
Basic Statistics: Linear regression, p-value

Description
Updates September 2025:All the Darts library sections were re-recorded.New sections on Intermittent Time Series and Classification for Time Series.New Projects!More Concise videos by coding with GenAI.Updates August 2025:New AI Course Assistant is live!Updates July 2025:Fully updated the exercises in the section Python Essentials.Updates March 2025:Google TSMixer LaunchedIntroduction to Time Series Analysis and Exponential Smoothing Python tutorials remade.Updates December 2024: Amazon AutoGluon launchedLibrary requirements.txt file for all sections addedUpdates October 2024:Amazon Chronos launchedN-BEATS launchedUpdates September 2024:TFT and TFT Capstone Project addedUpdates August 2024:Course remade 100%Silverkite, LSTM and Projects addedWelcome to the most exciting online course about Forecasting Models in Python.I will show you everything you need to know to understand the now and predict the future.Forecasting is always sexy.Knowing what will happen usually drops jaws and earns admiration. On top, it is fundamental in the business world. Companies always provide Revenue growth and EBIT estimates, which are based on forecasts. Who is doing them? Well, that could be you!WHY SHOULD YOU ENROLL IN THIS COURSE?Master the Intuition Behind Forecasting ModelsNo need to get bogged down in complex math. This course emphasizes understanding the why behind each model. We simplify concepts with clear explanations, intuitive visuals, and real-world examples-focusing on what really matters so you can apply these techniques confidently.Comprehensive Coverage of Cutting-Edge TechniquesYou'll dive deep into the most advanced and sought-after time series forecasting methods that are crucial in today's data-driven world:Exponential Smoothing & Holt-Winters - Handle trends and seasonality with elegance.Advanced ARIMA Models (SARIMA & SARIMAX) - Incorporate external variables for enhanced forecasts.Facebook Prophet - Robust, high-accuracy forecasts with minimal data prep.Temporal Fusion Transformers (TFT) - State-of-the-art deep learning for multiple time series.LinkedIn Silverkite - Flexible, powerful forecasting across contexts.N-BEATS - Cutting-edge neural networks for diverse forecasting challenges.GenAI with Amazon Chronos - Discover how generative AI is revolutionizing forecasting.Google TSMixer (NEW) - Leverage Google's breakthrough architecture for time series.Amazon AutoGluon (NEW) - Automate high-performance forecasting pipelines.Intermittent Time Series (NEW) - Tackle irregular, sporadic patterns with specialized techniques.Classification for Time Series (NEW) - Expand beyond forecasting into predictive categorization.Code Python Together, Line by LineWe'll code side by side, ensuring you understand every step. From data preparation to model implementation, you'll learn how to write and refine each line of Python code needed to master these forecasting techniques.Practice, Practice, PracticeEach lesson includes hands-on challenges and case studies, from sales to demand forecastingYou'll apply what you've learned to real datasets, solve real-world problems, and solidify your skills through practical application.Are You Ready to Predict the Future? Did I spike your interest? Join me and learn how to predict the future!

Who this course is for:
Business analysts looking to improve their forecasting skills and techniques., Data scientists interested in applying time series analysis and forecasting to business problems., Marketing professionals looking to forecast future demand for products or services., Financial analysts seeking to forecast future trends and performance for businesses., Operations managers looking to improve demand planning and forecasting for their organization.

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