Книга представляет собой комплексное руководство по прогнозированию временных рядов, объединяющее классические статистические методы (ARIMA, ETS), градиентный бустинг и современные нейросетевые архитектуры в едином рабочем процессе на Python. Ключевая особенность издания – глава о прогнозируемости (forecastability): семнадцать количественных метрик оценки предсказуемости ряда, позволяющих определить теоретический предел точности еще до выбора модели. Отдельные разделы посвящены корректному проектированию схемы валидации, обнаружению и компенсации дрейфа данных, а также построению воспроизводимых production решений.