KNIME Introduction to Time Series Analysis - Online

Dieser Kurs führt in die wichtigsten Konzepte der Zeitreihenanalyse ein, wobei der Schwerpunkt auf Prognoseanwendungen 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), Hyperparameter-Optimierung und Modellbewertung.

Die Teilnehmer lernen, wie sie all diese Schritte anhand von realen Zeitreihendaten implementieren können. Sie setzen das Gelernte mit den praktischen Übungen in die Praxis um.

• 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.

Sie müssen kompetent im Umgang mit der KNIME Analytics Platform sein. Wir empfehlen dringend, dass Sie auf dem Niveau eines fortgeschrittenen KNIME Anwenders sind - zum Beispiel haben Sie einen KNIME Analytics Platform Grund- und Aufbaukurs absolviert und/oder nutzen KNIME regelmäßig.

KNIME Analytics Platform for Data Scientists: Basics - Online – L1-DS
KNIME Analytics Platform for Data Scientists: Advanced - Online – L2-DS

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