Buchen Sie Ihr Wunschseminar als Präsenz-Schulung bei uns im Schulungszentrum in Köln, als Inhouse-Schulung bei Ihnen oder als Online-Training - ganz wie es für Sie am besten passt!
Mehr InfosBitte wählen Sie die Bereiche, die Sie exportieren möchten:
Schulung Zeitreihenanalyse mit Machine Learning
Schulungsformen
Inhouse-/Firmenschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Individualschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Beschreibung
- 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.
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 inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. | 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 | |
|
|
| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Remote-Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter, sodass Sie über ein perfektes Setup für die Durchführung aller praktischen Übungen verfügen. | |
| 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. |
Organisation
Präsenz-Schulung | Online-Schulung | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung * | ||
Ab 1 Teilnehmenden | ||
| Schulungszeiten | ||
| ||
| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Das Hygienekonzept wurde mit professioneller Hilfe umgesetzt und mit der zuständigen Behörde abgestimmt. Gerne stellen wir Ihnen dieses zur Verfügung. Darüber hinaus haben wir zu Ihrer Sicherheit das Schulungszentrum mit insgesamt 17 Trotec TAC V+ Hochleistungsluftreinigern ausgestattet. Durch die neuartig entwickelte Filtertechnik (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) wird die Raumluft mehrfach stündlich umgewälzt und infektiöse Aerosole im HEPA-Virenfilter zu 99.995% abgeschieden und abgetötet. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2 Ampeln ausgestattet, wir stellen Ihnen gerne zertifizierte FFP2 Masken zur Verfügung. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| All-Inclusive | ||
Frühstück, 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 | - | |
Kostenfreie Services
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
|
|
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
Teilnahme auch online möglich
Auf Wunsch können unsere Seminare auch als Online Seminar (Virtual Classroom) gebucht oder angefragt werden. Klicken Sie einfach bei Ihrer Buchung oder Anfrage die entsprechende Option an.
Inhouse-/Firmenschulung
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Individualschulung
Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
FAQ für Inhouse Schulungen
Was bedeutet Offene Schulung und Inhouse Schulung?
Bei einer offenen Schulung stehen Ort und Termin vorab fest. Jeder Interessent kann eine offene Schulung buchen, daher treffen Teilnehmer aus verschiedenen Unternehmen aufeinander.
Inhouse Schulungen können auf Ihren individuellen Schulungsbedarf zugeschnitten werden. Sie bestimmen den Teilnehmerkreis, Termin und Schulungsort.
Ist eine Inhouse Schulung die richtige Wahl?
Bei einer Inhouse Schulung gehen wir auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein und decken den Schulungsbedarf direkt bei Ihnen im Unternehmen ab.
Das spart Zeit und Geld und sorgt für einen schnellen Wissenstransfer Ihrer Mitarbeiter.
Wer kümmert sich um die Technik bei Inhouse Schulungen?
Eine komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff ist für uns selbstverständlich. Sie müssen sich um nichts kümmern. Lediglich ein funktionierender PC oder Notebook mit Internetanschluss sollte für jeden Teilnehmer am Schulungstag bereit stehen.
Vorteile einer Inhouse Schulung
- Kompetente Seminarberatung
- Dozenten aus der Praxis
- Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittener individueller Lernstoff
- Sie können den Termin flexibel gestalten, so wie es für Sie am besten passt
- Unsere Inhouse Schulungen können Europaweit durchgeführt werden
- Der Fokus liegt auf Ihrem Schulungsbedarf, somit schonen Sie Ihr Budget
- Wissenslücken Ihrer Mitarbeitet werden schnell geschlossen