Zeitreihenanalyse

Zeitreihen stellen Analysten vor besondere Herausforderungen. Hier gilt die Annahme, dass die Beobachtungen voneinander unabhängig sind, in der Regel nicht. Zum Beispiel ist die Außentemperatur um 12:01 nicht unabhängig von der Außentemperatur um 12:00. In der Praxis kommen solche Daten häufig vor: Verschleiß an Maschinenteilen, der Kundenweg durch einen Online-Shop und Muster in der Aktivierung von Gehirnzellen sind Beispiele für Phänomene, die mit Zeitreihen untersucht werden. In dieser Schulung lernen Sie wichtige Methoden zum Analysieren von Zeitreihendaten kennen. An praxisnahen Aufgaben und Beispielen lernen Sie die Methoden anzuwenden.

 

Zielgruppe: Data Scientists und Analysten, die ihre Fähigkeiten zur Auswertung von Zeitreihendaten ausweiten wollen. Softwareentwickler/-architekten, die Lösungen für analytische Fragestellungen entwickeln.

Voraussetzungen: Schulung„Applied Deep Learning“

Sprache: Vorträge in Deutsch, Material in Englisch

Abschluss: Der Kurs ist Vertiefungsmodul für das Zertifikat »Data Scientist Specialized in Deep Learning« 

Inhalt

Tag 1

  • Forecasting
  • Clustering und Klassifikation von Zeitreihen
  • Wichtige lineare Modelle (ARMA)
  • Wichtige probabilistische Modelle (D-Markov machines, HMM)

 

Tag 2

  • Wichtige Ansätze mit künstlichen neuronalen Netzen
    • LSTM und Gated Recurrent Unit
    • Echo State Network
  • Übungen in Python an praktischen Beispielen

 

Praxisphase

  • Übungen im virtuellen Lernlabor im Umfang von 2 Arbeitstagen im Zeitraum von 2 Monaten
  • Lösung/Abgabe einer vorgegebenen Aufgabe zum Nachweis der praktischen Anwendung des Gelernten

Rahmen

Das Angebot zum Gesamtpreis von 5.300 Euro beinhaltet

  • den dreitägigen Grundkurs „Applied Deep Learning“ in Sankt Augustin mit anschließender Praxisphase (ca. 3 Arbeitstage im Zeitraum von 3 Monaten), 
  • diesen zweitägigen Vertiefungskurs in Sankt Augustin mit anschließender Praxisphase (ca. 2 Arbeitstage im Zeitraum von 2 Monaten),
  • eine halbtägige Prüfung in Sankt Augustin.

Es besteht die Möglichkeit die Vertiefungen einzeln zu buchen. Bei Einzelbuchung der Vertiefung werden die Inhalte des Grundkurses vorausgesetzt. Der Einzelpreis beträgt 1.900 Euro.

Die Teilnahmegebühr ist steuerfrei gem. § 4 Nr. 22a UStG. Sie umfasst Begleitunterlagen (auf Englisch) und Verpflegung.

Bitte beachten Sie die Storno- und Teilnahmebedingungen sowie die Datenschutzerklärung.

Maximale Teilnehmerzahl: 15 

Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eingangs berücksichtigt.

Veranstaltungsort:
Fraunhofer-Institutszentrum Schloss Birlinghoven
53757 Sankt Augustin

Termine und Anmeldung

Bitte wählen Sie für die Zertifizierung je einen Termin für den Grundkurs sowie das Vertiefungsmodul. Einzelbuchungen sind ebenfalls möglich.

* Pflichtfelder

Grundkurs »Applied Deep Learning«
Vertiefungsmodul »Zeitreihenanalyse«
Hinweis: Gemäß Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) unterrichten wir Sie über die Speicherung Ihrer Daten. Die Einwilligung zur Speicherung und Nutzung Ihrer Daten erfolgt freiwillig und kann jederzeit widerrufen werden.
Stornogebühren

Unsere Referenten

Dipl. Math. Raoul Blankertz ist als Data Scientist am Fraunhofer IAIS beschäftigt und arbeitet an zahlreichen Industrie- und Wirtschaftsprojekten, insbesondere in der Maschinenbau- und Werbeindustrie. Er hat langjährige Erfahrung als forensischer Daten Analyst so wie in den Bereich der explorativen Datenanalyse und der interaktiven Visualisierungen. Seine aktuellen Interessen- und Arbeitsschwerpunkte fokussieren sich auf die Bereiche maschinelles Lernen und Zeitreihenanalyse.

Dr. Alexander Kister ist promovierter Mathematiker und seit 2016 als Data Scientist am Fraunhofer-Institut IAIS tätig. Sein Interessensschwerpunkt ist die Analyse von Daten aus Cyber-physischen Systemen, insbesondere im Industrie 4.0 Kontext.