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KNIME Introduction to Time Series Analysis - Online

L4-TS

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Dieser Kurs führt in die wichtigsten Konzepte der Zeitreihenanalyse ein, wobei der Schwerpunkt auf Vorhersageanwendungen liegt: Datenbereinigung, Imputation fehlender Werte, zeitbasierte Aggregationstechniken, Erstellung eines Vektors/Tensors vergangener Werte, deskriptive Analyse, Modelltraining (von einfachen Basismodellen bis hin zu komplexeren, auf Statistik und maschinellem Lernen basierenden Modellen), Optimierung von Hyperparametern und Modellbewertung.

Lernen Sie, wie Sie all diese Schritte anhand realer Zeitreihendatensätze umsetzen können. Setzen Sie das Gelernte mit den praktischen Übungen in die Praxis um.

Kursinhalt

  • Session 1: Introduction to Time Series Analysis and KNIME Components
  • Session 2: Understanding Stationarity, Trend and Seasonality
  • Session 3: Naive Method, ARIMA models, Residual Analysis
  • Session 4: Machine Learning, Model Optimization, Deployment
  • Session 5: Recap and final Q&A

Bitte beachten Sie: Dieser Kurs bestehnt aus vier 90-minütigen Online-Sitzungen, die von einem KNIME-Datenwissenschaftler durchgeführt werden. Jede Sitzung enthält eine Übung, die Sie zu Hause absolvieren können. Der Kurs endet mit einer 15-30-minütigen Abschlusssitzung.

Voraussetzungen

Dieser Kurs bietet keine detaillierte Einführung in die KNIME Analytics Platform. Sie sollten mit der KNIME Analytics Platform vertraut sein. Wir gehen davon aus, dass Sie bereits KNIME Workflows erstellt haben und mit Konzepten und Techniken zur Datenverarbeitung vertraut sind. Wir empfehlen, diesen Kurs zu besuchen, nachdem Sie die KNIME L1- und L2-Kenntnisse oder eine gleichwertige Qualifikation erworben haben.

Sie sollten auf Ihrem Laptop bereits die letzte Version der KNIME Analytics Platform installiert haben, die Sie hier herunterladen können: knime.com/downloads.

Online Training

Möchten Sie einen Kurs online besuchen? Zu diesem Kursthema bieten wir Ihnen Online-Kurstermine an. Als Teilnehmer benötigen Sie dazu einen PC mit Internet-Anschluss (mindestens 1 Mbit/s), ein Headset, falls Sie per VoIP arbeiten möchten und optional eine Kamera. Weitere Informationen und technische Empfehlungen finden Sie hier.
PDF SymbolDie gesamte Beschreibung dieses Kurses mit Terminen und Preisen zum Download als PDF.

Dieser Kurs führt in die wichtigsten Konzepte der Zeitreihenanalyse ein, wobei der Schwerpunkt auf Vorhersageanwendungen liegt: Datenbereinigung, Imputation fehlender Werte, zeitbasierte Aggregationstechniken, Erstellung eines Vektors/Tensors vergangener Werte, deskriptive Analyse, Modelltraining (von einfachen Basismodellen bis hin zu komplexeren, auf Statistik und maschinellem Lernen basierenden Modellen), Optimierung von Hyperparametern und Modellbewertung.

Lernen Sie, wie Sie all diese Schritte anhand realer Zeitreihendatensätze umsetzen können. Setzen Sie das Gelernte mit den praktischen Übungen in die Praxis um.

Kursinhalt

  • Session 1: Introduction to Time Series Analysis and KNIME Components
  • Session 2: Understanding Stationarity, Trend and Seasonality
  • Session 3: Naive Method, ARIMA models, Residual Analysis
  • Session 4: Machine Learning, Model Optimization, Deployment
  • Session 5: Recap and final Q&A

Bitte beachten Sie: Dieser Kurs bestehnt aus vier 90-minütigen Online-Sitzungen, die von einem KNIME-Datenwissenschaftler durchgeführt werden. Jede Sitzung enthält eine Übung, die Sie zu Hause absolvieren können. Der Kurs endet mit einer 15-30-minütigen Abschlusssitzung.

Voraussetzungen

Dieser Kurs bietet keine detaillierte Einführung in die KNIME Analytics Platform. Sie sollten mit der KNIME Analytics Platform vertraut sein. Wir gehen davon aus, dass Sie bereits KNIME Workflows erstellt haben und mit Konzepten und Techniken zur Datenverarbeitung vertraut sind. Wir empfehlen, diesen Kurs zu besuchen, nachdem Sie die KNIME L1- und L2-Kenntnisse oder eine gleichwertige Qualifikation erworben haben.

Sie sollten auf Ihrem Laptop bereits die letzte Version der KNIME Analytics Platform installiert haben, die Sie hier herunterladen können: knime.com/downloads.

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