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 Kundweg 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.
Diese Schulung kann als Vertiefungsmodul für das Zertifikat »Data Scientist Specialized in Deep Learning« gebucht werden.
Zielgruppe
Data Scientists und Analyst*innen, die ihre Fähigkeiten zur Auswertung von Zeitreihendaten ausweiten wollen. Softwareentwickler*innen/-architekt*innen, die Lösungen für analytische Fragestellungen entwickeln.
Vorkenntnisse
Grundkurs zur Schulung »Certified Data Scientist Specialized in Deep Learning« oder äquivalente Qualifikation.
Programm:
Tag 1
- Einführung in zeitreihenspezifische Datenanalyse
- Deskriptive und klassische Methoden
-Zeitreihenklassifikation
- ARIMA-Modelle – AutoRegressive Integrated Moving Average
Tag 2
- Multivariate Zeitreihenanalyse
- Anomalieerkennung für Zeitreihen
- Neuronale Netze für Zeitreihen
- RNNs und LSTMs
- Neuronale Netze auf transformierten Zeitreihen
- Attention-Mechanismus
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
Weitere Informationen unter: https://www.bigdata-ai.fraunhofer.de/de/data-scientist/schulungssuche/zeitreihen...
Wissenschaftliche Ansprechpartnerinnen:
Elisabeth Altenberger
Schulungskoordinatorin
Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz
Schloss Birlinghoven 1
53757 Sankt Augustin
Telefon +49 2241 14-2990
Lina Steinbach
Schulungskoordinatorin
Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz
Schloss Birlinghoven 1
53757 Sankt Augustin
Telefon +49 2241 14-2990
Information on participating / attending:
Date:
06/11/2024 - 06/12/2024
Event venue:
Online/Präsenz Fraunhofer IAO Nobelstraße 12
70569 Stuttgart
Baden-Württemberg
Germany
Target group:
all interested persons
Relevance:
transregional, national
Subject areas:
Economics / business administration
Types of events:
Seminar / workshop / discussion
Entry:
12/22/2023
Sender/author:
Juliane Segedi
Department:
Presse- und Öffentlichkeitsarbeit
Event is free:
no
Language of the text:
German
URL of this event: http://idw-online.de/en/event75940
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