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Schulung Zeitreihenanalyse mit Machine Learning

3 Tage / S3212

Schulungsformen

Offene Schulung


Inhouse-/Firmenschulung

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

Individualschulung

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

Beschreibung

Die Integration von Machine Learning-Techniken wie Support Vector Machines (SVM) oder Random Forests zur Vorhersage von Zeitreihen bietet Unternehmen eine Vielzahl von Vorteilen:
  • Bessere Prognosen und Entscheidungsfindung : Machine Learning-Modelle können komplexe Muster und Zusammenhänge in den Zeitreihendaten erkennen, die für menschliche Analysten möglicherweise schwer zu entdecken sind. Dadurch verbessert sich die Qualität der Vorhersagen, was Unternehmen dabei unterstützt, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsstrategien zu optimieren.
  • Effizientere Ressourcennutzung: Durch den Einsatz von Machine Learning-Modellen können Unternehmen ihre Ressourcen effizienter nutzen. Vorhersagen können automatisiert werden, was den Bedarf an manueller Analyse reduziert und Zeit sowie Kosten spart.
  • Frühere Erkennung von Trends und Anomalien: Zeitreihenanalysen mit Machine Learning ermöglichen es Unternehmen, Trends und Anomalien in Echtzeit zu erkennen. Das rechtzeitige Erkennen von Veränderungen in den Daten kann dazu beitragen, potenzielle Probleme oder Chancen frühzeitig zu identifizieren und angemessen darauf zu reagieren.
  • Optimierung von Geschäftsprozessen: Die genaue Vorhersage von Zeitreihendaten kann dazu beitragen, die Produktionsprozesse, Lagerbestände und Lieferketten eines Unternehmens zu optimieren. Durch die rechtzeitige Anpassung von Ressourcen und Aktivitäten können ineffiziente Abläufe vermieden und die Produktivität gesteigert werden.


Weitere Machine Learning Trainings für Ihre gezielte Weiterbildung...

Schulungsziel

Das Seminarziel für Unternehmen besteht darin, ihren Mitarbeitern  Kenntnisse und Fähigkeiten in der Anwendung von Machine  Learning-Techniken zur Zeitreihenanalyse zu vermitteln. Durch die  Schulung sollen die Teilnehmer in der Lage sein, Zeitreihendaten  effektiv zu analysieren, präzise Prognosen zu erstellen und fundierte  Entscheidungen auf Basis dieser Vorhersagen zu treffen. Das Seminar  zielt darauf ab, die Effizienz und Produktivität des Unternehmens zu  steigern, Kosten zu reduzieren, die Kundenzufriedenheit zu verbessern  und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Details

Wer teilnehmen sollte

Das Seminar zur Zeitreihenanalyse mit Machine Learning richtet sich an  Data Scientists, Analysten, Data Engineers, Business Analysts,  Entscheidungsträger, Forscher, Entwickler und Führungskräfte aus  verschiedenen Branchen. Teilnehmer sollten grundlegende Kenntnisse in  Datenanalyse, Statistik und idealerweise Python (oder einer anderen  Programmiersprache) mitbringen.

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

Teilnahmebescheinigung

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

Die Teilnahmebescheinigung inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt.


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
3 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

  • Grundlagen der Zeitreihenanalyse:
    • Definition von Zeitreihen und deren Anwendungsgebiete
    • Charakteristische Eigenschaften von Zeitreihendaten (Trend, Saisonalität, Rauschen)
    • Zeitreihendatenvisualisierung und -exploration
  • Einführung in Machine Learning für Zeitreihen:
    • Überblick über gängige Machine Learning-Modelle für Zeitreihenprognosen
    • Unterschiede zwischen traditioneller Statistik-basierten Zeitreihenanalyse und ML-Ansätzen
    • Vor- und Nachteile der Verwendung von ML in der Zeitreihenanalyse
  • Data Preprocessing für Zeitreihen:
    • Behandlung fehlender Werte und Ausreißer in Zeitreihendaten
    • Skalierung und Normalisierung von Zeitreihen für ML-Modelle
    • Zeitliche Strukturierung: Erzeugung von Lags und Rolling Windows für das Training von ML-Modellen
  • Feature Engineering für Zeitreihen :
    • Identifikation relevanter Features und Einflussgrößen in Zeitreihendaten
    • Extraktion von Zeitreihenmerkmalen (z. B. Trend, Saisonalität) für die Vorhersage
    • Möglichkeiten der Dimensionalitätsreduktion für Zeitreihenmerkmale
  • Grundprinzipien von SVM:
    • Funktionsweise von Support Vector Machines und Entscheidungsgrenzen
    • Kernel-Trick und seine Bedeutung für nichtlineare Probleme
    • C-Parameter und die Bedeutung der Regularisierung
  • Anwendung von SVM auf Zeitreihen:
    • Anpassung von SVM auf Zeitreihenstruktur (zeitliche Abhängigkeiten)
    • Verwendung von SVM für Einzelwertprognosen und Mehrschrittprognosen
    • Bewertung der Vorhersagequalität und Vergleich mit anderen ML-Modellen
  • Hyperparameter-Tuning für SVM:
    • Cross-Validation und Grid Search zur Optimierung von SVM-Parametern
    • Auswirkungen verschiedener Kernel auf die Leistung des Modells
    • Overfitting und Underfitting in SVM und wie sie vermieden werden können
  • Praktisches Training mit SVM und Zeitreihen:
    • Implementierung von SVM mit Python-Bibliotheken (z. B. Scikit-learn)
    • Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsets
    • Schulung von SVM-Modellen für verschiedene Zeitreihenprognoseaufgaben
  • Grundlagen von Random Forests :
    • Ensemble-Methoden und ihre Vorteile für Zeitreihenprognosen
    • Entscheidungsbäume als Grundlage für Random Forests
    • Zufällige Merkmalsauswahl und Bootstrapping im Random Forest-Verfahren
  • Anwendung von Random Forests auf Zeitreihen:
    • Berücksichtigung von zeitlichen Abhängigkeiten in der Random Forest-Vorhersage
    • Kombination von mehreren Entscheidungsbäumen zur Zeitreihenprognose
    • Vergleich von Einzelwert- und Mehrschrittprognosen mit Random Forests
  • Hyperparameter-Tuning für Random Forests:
    • Optimierung der Anzahl von Bäumen und der Tiefe der Bäume
    • Einfluss der Merkmalsauswahl auf die Modellleistung
    • Cross-Validation und Randomized Search für die Hyperparameter-Optimierung
  • Praktisches Training mit Random Forests und Zeitreihen:
    • Implementierung von Random Forests mit Python-Bibliotheken (z. B. Scikit-learn)
    • Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsets
    • Schulung von Random Forest-Modellen für verschiedene Zeitreihenprognoseaufgaben
  • Bewertung der Leistung von SVM und Random Forests:
    • Auswahl geeigneter Leistungsmetriken für Zeitreihenprognosen (z. B. Mean Absolute Error, Mean Squared Error)
    • Visualisierung von Vorhersagen und tatsächlichen Zeitreihenwerten
    • Statistische Tests für den Vergleich der Modelle
  • Auswahl des besten Modells für die gegebene Zeitreihenprognoseaufgabe:
    • Berücksichtigung von Modellgenauigkeit und -komplexität
    • Anwendung von Ensemble-Methoden zur Verbesserung der Vorhersagequalität
    • Interpretierbarkeit der Modelle und deren Auswirkung auf die Entscheidungsfindung
  • Fortgeschrittene Themen in der Zeitreihenanalyse mit Machine Learning:
    • Zeitreihen-Ensemble-Methoden: Kombination von Vorhersagen mehrerer Modelle
    • Fortgeschrittene Modelle für Zeitreihen: z. B. LSTM (Long Short-Term Memory) für sequenzielle Daten
    • Umgang mit unbalancierten Zeitreihen: Techniken zur Bewältigung von Klassenungleichgewicht in den Daten
  • Praktisches Training mit fortgeschrittenen Modellen:
    • Implementierung und Vergleich von Ensemble-Methoden und fortgeschrittenen Modellen
    • Abschließende Bewertung der Modelle und Diskussion ihrer Anwendbarkeit
    • Ausblick auf weitere Forschungsrichtungen und Entwicklungen in der Zeitreihenanalyse mit Machine Learning

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.

Gesicherte offene Termine

Weiterbildung Zeitreihenanalyse mit Machine Learning

TerminOrtPreis
15.07.-17.07.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
04.11.-06.11.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
10.02.-12.02.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
26.05.-28.05.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 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
  • 15. Jul. - 17. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 04. Nov. - 06. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 10. Feb. - 12. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 26. Mai - 28. Mai ✓ 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
Das GFU-Sorglos-Paket

Buchen Sie diese kostenfreien Serviceleistungen für Präsenzseminare ganz einfach während des Buchungsprozesses dazu!

Shuttle Service
Shuttle Service

Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.

Hotelreservierung
Hotelreservierung

Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!

Verpflegung
Verpflegung

Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!

Parkplätze
Parkplätze

Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.

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TEILNEHMENDE
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SEMINARTHEMEN
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DURCHGEFÜHRTE SEMINARE
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