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Schulung Einführung in ArviZ: Bayesianische Modellvisualisierung

Praxisorientierte Übungen zur Entwicklung und Optimierung von Visualisierungen

2 Tage / S4339

Schulungsformen

Offene Schulung


Inhouse-/Firmenschulung

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

Individualschulung

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

Beschreibung

ArviZ ist eine leistungsfähige und spezialisierte Bibliothek zur Analyse und Visualisierung von Inferenzdaten aus probabilistischen Modellen. Mit Unterstützung für verschiedene probabilistische Programmiersprachen, umfangreichen Visualisierungswerkzeugen und wichtigen Diagnosestatistiken bietet ArviZ eine umfassende Plattform zur Interpretation und Bewertung von Bayesianischen Modellen. Es ist besonders nützlich für Datenwissenschaftler und Statistiker, die mit probabilistischen Modellen arbeiten und tiefere Einblicke in die Güte und Konvergenz ihrer Modelle gewinnen möchten. Entwickler, die bereits PyMC3, Stan, TensorFlow Probability oder ähnliche Bibliotheken verwenden, werden von den Funktionen und der Flexibilität von ArviZ erheblich profitieren.
In diesem Seminar lernen die Teilnehmenden die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken zur Nutzung von ArviZ kennen. Das Seminar umfasst die Einführung in ArviZ, Installation und Einrichtung, grundlegende Konzepte und Funktionen, erweiterte Visualisierungstechniken 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 Visualisierungen und Analysen mit ArviZ zu entwickeln, die die Effizienz und Qualität ihrer Projekte verbessern

Schulungsziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, ArviZ effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Visualisierungen und Analysen zu entwickeln. Sie lernen, wie sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, erweiterte Funktionen implementieren und die Sicherheit und Performance ihrer Visualisierungen optimieren. Durch praktische Übungen und detaillierte Anleitungen erwerben sie die Fähigkeiten, qualitativ hochwertige Visualisierungsprojekte 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 Visualisierung und Analyse von Bayesianischen Modellen 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
2 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 ArviZ: Überblick und Bedeutung
    • Was ist ArviZ und warum ist es wichtig?
      • Definition und Hintergrund: ArviZ als Python-Bibliothek für die Exploration, Diagnose und Visualisierung von Bayesianischen Modellen.
      • Vorteile von ArviZ: Interoperabilität mit verschiedenen probabilistischen Programmiersprachen, umfassende Visualisierungsfunktionen.
      • Anwendungsbereiche: Einsatz in Statistik, Datenanalyse, maschinellem Lernen und wissenschaftlichem Rechnen.
    • Unterschiede und Vorteile von ArviZ im Vergleich zu anderen Visualisierungsbibliotheken
      • Vergleich mit Matplotlib, Seaborn und anderen: Stärken und Schwächen.
      • Flexibilität: Unterstützung für verschiedene probabilistische Programmiersprachen wie PyMC3, Stan und TensorFlow Probability.
      • Benutzerfreundlichkeit: Intuitive API und leistungsstarke Funktionen.
    • Architektur und Kernkomponenten von ArviZ
      • Übersicht der Architektur: Hauptkomponenten und deren Zusammenspiel.
      • Funktionalitäten: Datenimport, Modellbewertung, Diagnose und Visualisierung.
      • Anwendungsfälle: Beispiele erfolgreicher Implementierungen.
  • Installation und Einrichtung von ArviZ
    • Systemanforderungen und notwendige Software
      • Grundvoraussetzungen: Notwendige Software und Hardware.
      • Installation von ArviZ: Schritt-für-Schritt-Anleitung für verschiedene Betriebssysteme (Linux, macOS, Windows).
    • Erste Schritte mit ArviZ
      • Einführung in die ArviZ-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 die Nutzung von ArviZ: Grundlegende Konzepte und Unterschiede zu anderen Visualisierungsbibliotheken.
      • Erstellung und Ausführung einfacher Visualisierungen
        • Schritt-für-Schritt-Anleitung: Von der Datenimportierung bis zur Visualisierung.
        • Anpassung und Erweiterung: Hinzufügen von Diagnose- und Bewertungsfunktionen.
      • Debugging und Monitoring: Nutzung von ArviZ-Diagnosetools und Visualisierungshilfen.
  • Grundlegende Konzepte der Visualisierung mit ArviZ
    • Datenimport und -vorbereitung
      • Datenarten: Unterstützung für verschiedene Datenformate und probabilistische Programmiersprachen.
      • Datenzugriffsmuster: Optimierung von Lese- und Schreibzugriffen.
      • Datenvorbereitungsprozesse: Nutzung von Datenvorbereitung und -bereinigung.
    • Visualisierungsfunktionen und -techniken
      • Traceplots und Posteriorplots: Nutzung zur Diagnose von Modellen.
      • Pairplots und Jointplots: Visualisierung der Beziehung zwischen Parametern.
      • Autokorrelationsplots und Forestplots: Nutzung zur Bewertung der Modellleistung.
    • Diagnose- und Bewertungsmetriken
      • Nutzung von R-hat und Effective Sample Size: Bewertung der Konvergenz.
      • Posterior Predictive Checks: Validierung der Modellvorhersagen.
      • Nutzung von WAIC und LOO: Vergleich von Modellen.
  • Praxisübung 1: Erstellung einfacher Visualisierungen mit ArviZ
    • Ziel der Übung: Erstellung grundlegender Visualisierungen zur Modellbewertung
      • Projektbeschreibung: Entwicklung einer Visualisierung zur Diagnose eines Bayesianischen Modells.
      • Anforderungen: Nutzung von ArviZ und grundlegenden Visualisierungsfunktionen.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Import der Daten: Initialisierung und Konfiguration.
      • Implementierung der Visualisierungen: Nutzung von Traceplots und Posteriorplots.
      • Anpassungen und Erweiterungen: Hinzufügen von Diagnose- und Bewertungsfunktionen.
    • Tools: ArviZ, Jupyter Notebook
    • Ergebnisse und Präsentation
      • Fertige Visualisierung: Präsentation der Visualisierung und der ersten Ergebnisse.
      • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
  • Erweiterte Funktionen und Techniken in ArviZ
    • Fortgeschrittene Visualisierungstechniken
      • Implementierung komplexer Visualisierungen: Nutzung von Pairplots und Jointplots.
      • Optimierung von Visualisierungen: Anpassung von Farben, Labels und Layouts.
      • Nutzung von Interaktivität: Erstellung interaktiver Visualisierungen mit Bokeh.
    • Modellvergleich und -bewertung
      • Einführung in Modellvergleichstechniken: Nutzung von WAIC und LOO.
      • Implementierung von Modellvergleich: Schritt-für-Schritt-Anleitung.
      • Anwendungen: Einsatz in verschiedenen Bereichen wie Epidemiologie, Wirtschaft und mehr.
    • Zeitreihenanalyse und Zustandsraummodelle
      • Einführung in die Zeitreihenanalyse: Nutzung von ArviZ zur Modellierung von Zeitreihen.
      • Implementierung von Zustandsraummodellen: Nutzung von Kalman-Filter und verwandten Techniken.
      • Beispiele und Anwendungsfälle: Finanzdaten, Klimadaten und mehr.
  • Integration von ArviZ in bestehende Workflows
    • Integration in Python-Workflows
      • Nutzung von ArviZ 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 ArviZ in Machine Learning Pipelines
      • Kombination von ArviZ 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 ArviZ-Analysen
      • Deployment von Analysen: 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 Analysen.
  • Praxisübung 2: Erstellung komplexer Visualisierungen und Analysen mit ArviZ
    • Ziel der Übung: Entwicklung umfassender Visualisierungen zur Zeitreihenanalyse
      • Projektbeschreibung: Erstellung von Visualisierungen zur Vorhersage und Analyse von Zeitreihen.
      • Anforderungen: Nutzung fortgeschrittener Visualisierungstechniken und ArviZ.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Import der Daten: Planung, Implementierung und Testen der Anwendung.
      • Erweiterungen und Anpassungen: Optimierung der Visualisierungen und Nutzung von Interaktivität.
      • Ausführung und Optimierung: Testen der Anwendung unter realen Bedingungen und Optimierung.
    • Tools: ArviZ, Jupyter Notebook, Bokeh
    • 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 Einführung in ArviZ: Bayesianische Modellvisualisierung

TerminOrtPreis
30.09.-01.10.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
02.12.-03.12.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
03.02.-04.02.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
03.04.-04.04.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
03.06.-04.06.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 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
  • 30. Sep. - 01. Okt. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 02. Dez. - 03. Dez. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 03. Feb. - 04. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 03. Apr. - 04. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 03. Jun. - 04. 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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