Webinar: Kurs: Applied Time Series Analysis

Die Zeitreihendatenanalyse wird für die Analyse von Datensätzen angewandt, die sequenzielle Informationen darstellen, wie z. B. Energieverbrauch, Aktienkurse, Sensordaten, Krankheitsraten und mehr. In diesem Kurs werden wir uns mit grafischen Darstellungen beschäftigen, die einen Einblick in unsere Daten geben. Außerdem werden wir verschiedene mathematische Modelle kennenlernen, die verwendet werden, um die Prozesse zu beschreiben, die diese Arten von Daten erzeugen.

Agenda:
Der Kurs wird aus zwei Teilen bestehen: Theorie und Übungen in Python.

Theorie:

• Einführung in Zeitreihen (TS) Daten.
• Grundlagen der Zeitreihen: Statistische Tests, Terminologien, Visualisierung von TS-Daten.
• Modellierung von Zeitreihen, Konventionelle Methoden: Autoregressive, gleitender Durchschnitt, ARMA und ARIMA-Modell
• Deep Learning-Methoden: LSTM
• Zeitreihen – Prognose.

Übungen:

• Zeitreihendatenverarbeitung und Datenvisualisierung.
• Erstellen eines Zeitreihenmodells mit AR, MA und ARMA Methoden.
• Beispiele für eine Zeitreihenprognose.

Der Kurs findet als Webinar statt. Die Teilnehmeranzahl ist dabei auf 30 Personen begrenzt. Bitte beachten Sie dass der Kurs in eglischer Sprache durchgeführt wird.

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