Datum/Zeit
Fr, 15. Mai 2020
Uhrzeit: Ganztägig
Ort
Schulungszentrum ptm-Akademie, Berlin
Deutsch
Beschreibung
In diesem Methodentraining werden die klassischen Aufgaben im Bereich der Zeitreihenanalyse besprochen.
Lernen Sie zunächst mit den Grundbegriffen der Zeitreihenanalyse sicher umzugehen und verwenden Sie anschließend Python, um Zeitreihenobjekte zu erstellen und typische Datenmanagementaufgaben mit diesen zu erledigen. Erfahren Sie dabei, wie sie Strings in Zeitreihen umwandeln und Sie Kalenderinformationen extrahieren. Anschließend werden Sie höhere Analysen wie Glättungsverfahren und ARIMA Modelle erstellen, um Zeitreihen zu beschreiben und fortzuschreiben. Die Verfahren werden zunächst theoretisch eingeleitet, anschließend an Beispieldaten (Kursverläufe, Bevölkerungszahlen, Devisen etc.) direkt in Python vorgeführt und abschließend in kleinen Übungen durch die Teilnehmer ausprobiert.
Wer sollte teilnehmen?
Data Scientist, Datenanalysten, Statistiker, Mathematiker, Researcher
Grundlegende Programmiererfahrung in Python sollte vorhanden sein.
Lernziele
- Das Themengebiet „Zeitreihenanalyse“, dessen Grundbegriffe und Verfahren kennenlernen und verstehen
- Klassische Methoden zur Zeitreihenanalyse kennenlernen
- Python-Bibliotheken und Funktionen zum Bearbeiten von Zeitreihen kennenlernen
Inhalte
- Grundbegriffe der Zeitreihenanalyse
- Random Walk, Trend, Saisonalität, Residuum, White Noise, Stationarität, Autokorrelation, Partielle Autokorrelation, Einheitswurzel (Unit-Root)
- Zeitreihenobjekte in Python
- Typisierung von Zeitreihen
- Untersuchung auf deterministischen- bzw. stochastischen Trend
- Stationarisierung von Zeitreihen
- Differenzieren, Detrending
- Dekomposition von Zeitreihen
- Additive vs. Multiplikative Zeitreihen, Saisonalitätsbereinigung, Trendbereinigung
- Glättung von Zeitreihen
- Moving Average, exponentielle Glättungsverfahren
- AR-I-MA Modelle
- Bestimmung der Terme, Vorhersagen erstellen
- Ausblick: Machine Learning zur Zeitreihenvorhersage
- Kreuzvalidierung von Zeitreihen, Prognoseerstellung mittels Neuronaler Netze
Shortfacts
- Preis: 1.400,- € zzgl. MwSt.
- Dauer: 2 Tage
- 2–10 Teilnehmer
- Kurssprache: Deutsch
- Preis: Der Tagessatz variiert zwischen Unternehmen und Forschhungseinrichtung. Nehmen Sie Kontakt auf!
- Training am eigenen Laptop (Softwarevoraussetzungen und Installationsanleitung erhalten Sie im Vorfeld)
Was Sie erwartet
- Teilnehmerzertifikat
- Umfassende Schulungsunterlagen
- Verpflegung mit Mittagessen, Snacks und Getränken
- Top ausgestattete Schulungsräume
- Angenehme Lernatmosphäre durch kleine Gruppen und aufgelockerte Inhalte
- Hands-On-Training: Praxisorientiert mit anschaulichen Beispieldaten und kleinen Übungen
- Veranstaltungsevaluation + Report als PDF
Buchung
Training bei Data-Science-Architect
- Erhalt der Buchungsbestätigung
- Anfahrtsplan + Hotelempfehlungen
- Ich frage im Vorfeld alle Teilnehmenden nach Ihrer Erwartung an das Training. Wenn Sie möchten, können Sie mir im Vorfeld dazu Feedback geben.
- Ankündigung mit Kursbeschreibung, Softwarevoraussetzung, Installationsanleitung, Timetable & optionaler Möglichkeit zur Vorbereitung
- Bereitstellung der Kursmaterialien
- Pro Tag 8×45 Min. Lerneinheiten
- 30 Min. Open Space pro Tag im Anschluss an die Lerneinheiten
- An das Kursthema angepasstes Verhältnis von Theorie, Praxis und Übungsphasen
- Event Evaluation
- Bereitstellung der im Training erstellten Materialien
Buchungsdetails
- Der 3. Teilnehmer einer Anmeldung nimmt kostenfrei teil
- Rechnungsstellung erfolgt nach der Veranstaltung
Der Schulungsort Berlin
Berlin ist multilingual – R und Python wird hier ebenfalls gesprochen! Erleben Sie Data Science zwischen Brandenburger Tor und Reichstag und schauen Sie sich nach den Trainingstagen noch die Highlights der Stadt an. Das Trainingszentrum ist unweit der Spree gelegen. Vielleicht ist Ihnen auch nach einem Metropolenspaziergang.