Webinar Zeitreihenprognosen mit Python

Sie wollen Prognosen erstellen, sind aber unsicher, was der beste Weg ist? Oder Sie haben schon ein Modell, haben aber die Vermutung, dass sich die Performance noch verbessern lässt?

Dann sind Sie bei diesem Webinar richtig! Lernen Sie in einem 1-Tages-Kurs die wichtigsten Prognoseverfahren kennen. Angefangen bei klassischen ARIMA Prognosen, über Generalized additive models bis hin zu komplexeren Long short-term memory Prognosen mit Deep Neural Networks.

Bei jedem Verfahren erhalten wir ein intuivitves Verständnis, ohne zu theoretisch werden zu müssen. Anschließend schauen wir uns konkrete Umsetzung am Code und mit Beispieldatensätzen an. Kleinere Übungen zwischendurch runden das Verständnis ab.

Am Ende des Tages können die Teilnehmer mit den eigenen Daten selbstständig Prognosen erstellen und wissen die Vorteile der Verfahren abzuwägen.

Individuelle Betreuung nach dem Webinar

Im Anschluss an das Webinar hat jeder Teilnehmer die Möglichkeit eine 1-stündige Videokonferenz mit dem Trainer zu verabreden. In dieser Videokonferenz können eigene Themen vertieft werden, weitere Fragen gestellt werden oder ein Einblick in die eigene Problematik stattfinden.

Inhalt

  • Feature Engineering für Zeitreihen
  • ARIMA Modelle
  • Generalized additive models (GAM)
  • Deep Learning mit Long short-term memory (LSTM)

Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse in Python mit Pandas und Numpy
  • Grundlegende Machine Learning Kenntnisse
  • eigener Computer mit Browser (Firefox oder Chrome) für Webinar
  • Python Notebook (Jupyter Notebook oder Colab) mit installierten Bibliotheken

Diese Tools werden verwendet

  • Python
  • Scikit-learn
  • Pandas
  • Numpy
  • Matplotlib
  • Statsmodels
  • Prophet
  • TensorFlow mit Keras

Interesse geweckt?

Termine

26.06.20 um 9:00 – 17:00 Uhr

11.09.20 um 9:00 – 17:00 Uhr

Kosten

790€ zzgl MwSt.

Inklusive:

  • Teilnehmerzertifikat
  • Schulungsunterlagen
  • Individueller 1-stündiger Termin