Xing

07. bis 11.11.2022 | UMA | Zeitreihenanalyse in Python mit Fokus auf die Anwendung im Unternehmen

Zeitreihenanalyse in Python mit Fokus auf die Anwendung im Unternehmen

Ein Online-Kurs der Universität Mannheim

Termine:
KW 45 (7. – 11. November), 4 mal 3 Stunden

Format:
Online Kurs mit praktischen Übungen

Voraussetzungen:

  • Python Grundlagen (z.B. Kurs „Einführung in Python mit Fokus auf die Anwendung im Bereich Data Science“)
  • Statistik/Wahrscheinlichkeitstheorie Grundlagen (Abiturniveau)

Inhalte:

Der Kurs ermöglicht den Teilnehmern, welche bereits ein hinreichendes Basiswissen in Python und in der Statistik/Wahrscheinlichkeitstheorie aufweisen, einen breiten Einblick und erste Erfahrungen im Bereich Zeitreihenanalyse zu gewinnen. Es werden grundlegende Konzepte und Methodiken eingeführt, die in anschließenden, praktischen Lektionen auf echte Daten angewandt werden können. Ziel dieses Programms ist es, den Teilnehmern das nötige Werkzeug und eine erste Intuition zu vermitteln, um eine Zeitreihe aufzubereiten, zu analysieren und verschiedene Modelle darauf anwenden zu können. Zusätzlich zu den technischen Inhalten werden Ausblicke und Möglichkeiten zu eigenständigem Weiterlernen vermittelt.

Themen:

  • Allgemeine Definition und Einführung von/in Zeitreihen
  • Vorstellung grundlegender Modelle für Prognosen
  • Allgemeine Einführung in den Prozess des Machine-Learning (Preprocessing, Train/Test Split, Over/Underfitting, Evaluation Metrics, Hyperparameter)
  • Zeitreihen-Verarbeitung
  • Zeitreihen-Visualisierung
  • Einführung in Referenzmethoden
  • Einführung in statistische Zeitreihenmethoden
  • Einführung in Maching-Learning-Methoden zur Prognose

Methoden:

  • Live-Coding
  • Projektarbeit
  • Aufgaben zur selbstständigen Bearbeitung
  • Präsentation

Kosten: 280,- Euro (Studierende 150,- Euro). Für beide Online-Kurse betragen die Kosten zusammen 430,- Euro bzw. für Studierende 280,- Euro.

Zielgruppe: Alle, die Entwicklungen im Unternehmen besser verstehen oder vorhersagen wollen.

Weitere Informationen: https://www.studiumgenerale.uni-mannheim.de/index.php/data-science-und-kuenstliche-intelligenz/

Bitte nutzen Sie den folgenden Link für die Anmeldung und nicht das Anmeldeformular darunter:

https://studiumgenerale.kurso.de/student_portal/course_enrollments/new?course=K3OMsqyj8Z-3vftj9Wzhw1ioNPjReubGkN_0HOTJNb4

Anmeldung zur Veranstaltung

Datenschutzinformationen

Die von Ihnen eingegebenen Daten der Modulanmeldung werden von der Geschäftsstelle der School of Advanced Professional Studies (SAPS) der Universität Ulm gespeichert. Sie können sich diese Daten für Ihre Unterlagen selbst ausdrucken. Ihre Einwilligung zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten können Sie jederzeit auch merkmalsbezogen bei der SAPS-Geschäftsstelle widerrufen. Selbstverständlich haben Sie jederzeit in Bezug auf § 14 Landesdatenschutzgesetz ein Auskunfts- und Berichtigungsrecht bezüglich Ihrer gespeicherten Daten. Eine entsprechende Anfrage richten Sie bitte schriftlich (saps@uni-ulm.de) an die SAPS-Geschäftsstelle der Universität Ulm. Ihre Daten werden über eine verschlüsselte Verbindung übertragen. Von der SAPS-Geschäftsstelle gespeicherte Daten können Sie jederzeit per E-Mail nachfragen und ggf. ändern/berichtigen lassen.
Die im Formular von Ihnen angegebenen Daten werden von uns ausschließlich für die Beantwortung bzw. Umsetzung Ihrer Anfrage und zur Kontaktaufnahme verarbeitet. Für die Verarbeitung beziehen wir uns auf den Art. 6. Abs. 1 lit. a DSGVO, sofern keine anderweitige gesetzliche Grundlage besteht. Eine Weitergabe an Dritte findet grundsätzlich nicht statt. Sie können Ihre erteilte Einwilligung jederzeit mit Wirkung für die Zukunft widerrufen. Im Falle des Widerrufs werden Ihre Daten umgehend gelöscht. Ihre Daten werden ansonsten gelöscht, wenn wir Ihre Anfrage bearbeitet haben oder der Zweck der Speicherung entfallen ist. Sie können sich jederzeit über die zu Ihrer Person gespeicherten Daten informieren. Weitere Informationen zum Datenschutz finden Sie auch in der Datenschutzerklärung dieser Webseite.