Analyse und Visualisierung von Zeitreihen-Daten in Python

Entdecken Sie die Kunst der Analyse und Visualisierung von Zeitreihendaten mit Python in unserem einsteigerfreundlichen Kurs. Diese Weiterbildung führt Sie in die spannende Welt der Zeitreihenanalyse ein, wo Sie lernen, Datenmuster über die Zeit mit Python zu erkunden und sichtbar zu machen. Der Kurs deckt ein breites Spektrum an Methoden ab, von traditionellen Zeitreihenvorhersagemodellen wie ARMA bis hin zu fortschrittlichen Techniken des Maschinellen Lernens wie rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und Long Short-Term Memory Networks (LSTM). Wir nutzen dabei eine Vielzahl von Python-Bibliotheken, darunter pandas, matplotlib, plotly, datetime, statsmodels, sklearn und keras, um Ihnen eine umfassende Lernumgebung zu bieten.

Im Rahmen unseres zweitägigen Seminars „Analyse und Visualisierung von Zeitreihen-Daten in Python“ erarbeiten Sie sich die Fähigkeit, Zeitreihendaten effektiv zu managen, analytische Einsichten zu gewinnen und Ihre Ergebnisse visuell ansprechend darzustellen. Nach einer gründlichen Einführung in die Grundprinzipien von Python und Zeitreihenanalysen, vertiefen Sie Ihr Wissen durch die praktische Anwendung einer Reihe von Vorhersagemethoden - von bewährten statistischen Modellen bis hin zu den neuesten Entwicklungen im Bereich Deep Learning. Außerdem erhalten Sie Einblicke in weitere Anwendungen von Zeitreihendaten, einschließlich Clustering und Klassifizierung, unterstützt durch praxisnahe Beispiele und Übungen.

Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, Zeitreihendaten in Python eigenständig zu bearbeiten, zu analysieren und optisch aufzubereiten. Sie beherrschen die Durchführung von Zeitreihenvorhersagen mit einer Reihe von Methoden, die sowohl in der Praxis als auch in der Forschung Anwendung finden. Darüber hinaus sind Sie mit den Grundlagen für fortgeschrittene Techniken in Maschinellem Lernen und Deep Learning für Zeitreihendaten vertraut und können diese auf realweltliche Datenanwendungen anwenden. Dieser Kurs bietet Ihnen ein solides Fundament, um die Fähigkeiten des Maschinellen Lernens für Zeitreihendaten weiter zu entwickeln und zu verfeinern.