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Schulung Statistische Projekte mit PyMC3 - Entwicklung und Qualitätssicherung

Grundlegende Konzepte der Bayesianischen Modellierung mit PyMC3

4 Tage / S4338

Schulungsformen

Offene Schulung


Inhouse-/Firmenschulung

  • 4 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Individualschulung

  • 4 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Beschreibung

PyMC3 ist eine leistungsfähige und flexible Bibliothek für probabilistisches Programmieren in Python. Mit Unterstützung für Bayesianische Inferenzmethoden wie MCMC und Variational Inference bietet PyMC3 eine robuste Plattform für die Erstellung, Analyse und Visualisierung von probabilistischen Modellen. Die Integration mit Theano verbessert die Leistung und Genauigkeit, während die intuitive API und umfangreiche Dokumentation den Einstieg und die Nutzung erleichtern. PyMC3 eignet sich hervorragend für Datenwissenschaftler, Statistiker und Entwickler, die komplexe Unsicherheiten modellieren und analysieren möchten.
In diesem Seminar lernen die Teilnehmenden die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken zur Nutzung von PyMC3 kennen. Das Seminar umfasst die Einführung in PyMC3, Installation und Einrichtung, grundlegende Konzepte und Funktionen, erweiterte Modellierungstechniken und Anwendungen, Integration in bestehende Workflows, Performance-Optimierung und Skalierung sowie Debugging und Sicherheit. Durch praxisorientierte Übungen erwerben die Teilnehmenden die Fähigkeit, effektive und leistungsstarke Bayesianische Modelle mit PyMC3 zu entwickeln, die die Effizienz und Qualität ihrer Projekte verbessern.

Schulungsziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, PyMC3 effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Bayesianische Anwendungen zu entwickeln. Sie lernen, wie sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, erweiterte Funktionen implementieren und die Sicherheit und Performance ihrer Modelle optimieren. Durch praktische Übungen und detaillierte Anleitungen erwerben sie die Fähigkeiten, qualitativ hochwertige Bayesianische Projekte zu erstellen und die Effizienz und Qualität ihrer Arbeit zu verbessern.

Details

Wer teilnehmen sollte

Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, Statistiker, Entwickler, Ingenieure und technische Fachkräfte, die eine leistungsstarke und flexible Lösung zur Bayesianischen Inferenz und Modellierung suchen.

Ihre Schulung


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Lernmethode

Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis

Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent.

Unterlagen

Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann.

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Arbeitsplatz
PC/VMs für jeden Teilnehmenden
Hochwertige und performante Hardware
Große, höhenverstellbare Bildschirme
Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt
  • Online Meeting + Remote Zugriff auf persönlichen GFU-Schulungs-PC
  • Keine Installation auf dem eigenen PC notwendig
Lernumgebung

Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter.

Arbeitsmaterialien

DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its

Teilnahmezertifikat

Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt.

Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt.


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
4 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz

oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden.

Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen.

Räumlichkeiten

Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur

Bequem aus dem Homeoffice von überall

Preisvorteil

Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil.

Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet.

Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen.

All-Inclusive

Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch

Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu.

Barrierefreiheit

Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei

-
Rechnungsstellung

Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse.

Stornierung

Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars

Vormerken statt buchen

Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
  • Eigener Shuttle-Service
  • Reservierte Parkplätze
  • Hotelreservierung
  • Technik-Sofort-Support

Inhalt

  • Einführung in PyMC3: Überblick und Bedeutung
    • Was ist PyMC3 und warum ist es wichtig?
      • Definition und Hintergrund: PyMC3 als probabilistisches Programmierframework für Bayesianische Inferenz.
      • Vorteile von PyMC3: Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit, Integration mit Theano.
      • Anwendungsbereiche: Einsatz in Statistik, Datenanalyse, maschinellem Lernen und wissenschaftlichem Rechnen.
    • Unterschiede und Vorteile von PyMC3 im Vergleich zu anderen probabilistischen Programmierframeworks
      • Vergleich mit Stan, TensorFlow Probability und anderen: Stärken und Schwächen.
      • Flexibilität: Unterstützung für verschiedene statistische Modelle und MCMC-Methoden.
      • Benutzerfreundlichkeit: Intuitive API und leistungsstarke Funktionen.
    • Architektur und Kernkomponenten von PyMC3
      • Übersicht der Architektur: Hauptkomponenten und deren Zusammenspiel.
      • Funktionalitäten: Modellierung, Sampling, Diagnose und mehr.
      • Anwendungsfälle: Beispiele erfolgreicher Implementierungen.
  • Installation und Einrichtung von PyMC3
    • Systemanforderungen und notwendige Software
      • Grundvoraussetzungen: Notwendige Software und Hardware.
      • Installation von PyMC3: Schritt-für-Schritt-Anleitung für verschiedene Betriebssysteme (Linux, macOS, Windows).
    • Erste Schritte mit PyMC3
      • Einführung in die PyMC3-Syntax: Grundlegende Befehle und Funktionen.
      • Einrichtung der Entwicklungsumgebung: Nutzung von Jupyter Notebooks und IDEs.
      • Fehlerbehebung: Häufige Fehler und deren Lösungen.
    • Programmierung und erste Anwendungen
      • Einführung in Bayesianische Modellierung: Grundlegende Konzepte und Unterschiede zur Frequentistischen Statistik.
      • Erstellung und Ausführung einfacher Modelle
        • Schritt-für-Schritt-Anleitung: Von der Modelldefinition bis zur Ergebnisauswertung.
        • Anpassung und Erweiterung: Hinzufügen von Prioren und Likelihoods.
      • Debugging und Monitoring: Nutzung von PyMC3-Diagnosetools und Visualisierungshilfen.
  • Grundlegende Konzepte der Bayesianischen Inferenz mit PyMC3
    • Modellierung und Prioren
      • Definition von Modellen: Nutzung von PyMC3 zur Modellierung von Unsicherheit und Variabilität.
      • Auswahl von Prioren: Arten von Prioren und deren Einfluss auf die Ergebnisse.
      • Kombination von Prioren und Daten: Likelihoods und Posteriorverteilungen.
    • Sampling-Methoden und Algorithmen
      • Einführung in MCMC-Methoden: Gibbs Sampling, Metropolis-Hastings und mehr.
      • Nutzung von NUTS (No-U-Turn Sampler): Vorteile und Anwendung.
      • Vergleich von Sampling-Methoden: Effizienz und Konvergenz.
    • Diagnose und Validierung
      • Bewertung von Modellen: Nutzung von Traceplots, Autokorrelationsplots und mehr.
      • Konvergenzkriterien: R-hat, Effective Sample Size und weitere Metriken.
      • Modellvergleich: Nutzung von WAIC, LOO und Bayes-Faktor.
  • Praxisübung 1: Erstellung eines einfachen Bayesianischen Modells
    • Ziel der Übung: Erstellung eines grundlegenden Modells zur Vorhersage von Daten
      • Projektbeschreibung: Entwicklung eines Modells zur Schätzung der Wahrscheinlichkeit von Ereignissen.
      • Anforderungen: Nutzung von PyMC3 und grundlegenden Bayesianischen Konzepten.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Erstellung des Modells: Initialisierung und Konfiguration.
      • Implementierung des Samplers: Nutzung von NUTS und anderen Sampling-Methoden.
      • Anpassungen und Erweiterungen: Hinzufügen von Diagnose- und Validierungsschritten.
    • Tools: PyMC3, Jupyter Notebook
    • Ergebnisse und Präsentation
      • Fertiges Modell: Präsentation des Modells und der ersten Ergebnisse.
      • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
  • Erweiterte Funktionen und Techniken in PyMC3
    • Hierarchische Modelle
      • Definition und Vorteile: Nutzung hierarchischer Strukturen zur Modellierung komplexer Daten.
      • Implementierung hierarchischer Modelle: Schritt-für-Schritt-Anleitung.
      • Anwendungen: Einsatz in Epidemiologie, Wirtschaft und mehr.
    • Zeitreihenanalyse und Zustandsraummodelle
      • Einführung in die Zeitreihenanalyse: Nutzung von PyMC3 zur Modellierung von Zeitreihen.
      • Implementierung von Zustandsraummodellen: Kalman-Filter und verwandte Techniken.
      • Beispiele und Anwendungsfälle: Finanzdaten, Klimadaten und mehr.
    • Erweiterte Diagnose- und Validierungstechniken
      • Nutzung von Posterior Predictive Checks: Validierung der Modellvorhersagen.
      • Erweiterte Visualisierungstechniken: Nutzung von ArviZ zur Ergebnisdarstellung.
      • Modell-Refinement: Iterative Verbesserung und Feinabstimmung von Modellen.
  • Integration von PyMC3 in bestehende Workflows
    • Integration in Python-Workflows
      • Nutzung von PyMC3 in Kombination mit Pandas, NumPy und anderen Bibliotheken.
      • Automatisierung von Analysen: Nutzung von Skripten und Pipelines.
      • Datenvorbereitung und -bereinigung: Beste Praktiken zur Sicherstellung der Datenqualität.
    • Nutzung von PyMC3 in Machine Learning Pipelines
      • Kombination von PyMC3 mit Scikit-Learn: Nutzung von Bayesianischen Methoden in ML-Workflows.
      • Hyperparameter-Optimierung: Bayesianische Optimierung zur Verbesserung von ML-Modellen.
      • Anwendungen in der Praxis: Beispiele aus der Industrie und Forschung.
    • Deployment und Skalierung von PyMC3-Modellen
      • Deployment von Modellen: Nutzung von Flask, FastAPI und anderen Frameworks.
      • Skalierung von Berechnungen: Nutzung von Cloud-Diensten und HPC-Clustern.
      • Best Practices: Sicherstellung der Effizienz und Skalierbarkeit von Modellen.
  • Praxisübung 2: Erstellung einer komplexen Bayesianischen Anwendung
    • Ziel der Übung: Entwicklung einer umfassenden Bayesianischen Anwendung zur Zeitreihenanalyse
      • Projektbeschreibung: Erstellung eines Modells zur Vorhersage und Analyse von Zeitreihen.
      • Anforderungen: Nutzung fortgeschrittener Modellierungstechniken und PyMC3.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Erstellung des Modells: Planung, Implementierung und Testen der Anwendung.
      • Erweiterungen und Anpassungen: Optimierung der Modellparameter und Validierung der Ergebnisse.
      • Ausführung und Optimierung: Testen der Anwendung unter realen Bedingungen und Optimierung.
    • Tools: PyMC3, Jupyter Notebook, ArviZ
    • Ergebnisse und Präsentation
      • Fertige Anwendung: Präsentation der Anwendung und Demonstration der Funktionalitäten.
      • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse, Verbesserungsvorschläge und Q&A.

Buchungsmöglichkeiten

Online oder in Präsenz teilnehmen

Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.

Weiterbildung Statistische Projekte mit PyMC3 - Entwicklung und Qualitätssicherung

TerminOrtPreis
07.10.-10.10.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.530,00
Köln / Online 2.530,00 Buchen Vormerken
09.12.-12.12.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.530,00
Köln / Online 2.530,00 Buchen Vormerken
10.02.-13.02.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.530,00
Köln / Online 2.530,00 Buchen Vormerken
14.04.-17.04.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.530,00
Köln / Online 2.530,00 Buchen Vormerken
23.06.-26.06.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.530,00
Köln / Online 2.530,00 Buchen Vormerken
  • Buchen ohne Risiko
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

Individualschulung

Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.

Nachbetreuung

Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung

Details & Anfrage

So haben GFU-Kunden gestimmt

Zu diesem Seminar wurden noch keine Bewertungen abgegeben.

FAQ für Offene Schulungen
  • Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
  • Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
  • Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
  • Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.

Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.

In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:

  1. Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
  2. Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
  3. Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.

Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.

Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.

Vorteile von Virtual Classroom:

  • Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
  • Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
  • Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
  • Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
  • Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
  • Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
  • Sie sparen Reisekosten und Zeit
  • 07. Okt. - 10. Okt. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 09. Dez. - 12. Dez. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 10. Feb. - 13. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 14. Apr. - 17. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 23. Jun. - 26. Jun. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
  • Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
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Verpflegung
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Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.

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