Zeitreihenanalyse mit Machine Learning

Webinar - GFU Cyrus AG

Das Seminarziel für Unternehmen besteht darin, ihren Mitarbeitern Kenntnisse und Fähigkeiten in der Anwendung von Machine Learning-Techniken zur Zeitreihenanalyse zu vermitteln. Durch die Schulung sollen die Teilnehmer in der Lage sein, Zeitreihendaten effektiv zu analysieren, präzise Prognosen zu erstellen und fundierte Entscheidungen auf Basis dieser Vorhersagen zu treffen. Das Seminar zielt darauf ab, die Effizienz und Produktivität des Unternehmens zu steigern, Kosten zu reduzieren, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Termin	Ort	Preis^*
10.11.2025- 12.11.2025	online	2.296,70 €	jetzt buchen
12.01.2026- 14.01.2026	online	2.296,70 €	jetzt buchen
09.11.2026- 11.11.2026	Köln	2.296,70 €	jetzt buchen
09.11.2026- 11.11.2026	online	2.296,70 €	jetzt buchen

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^*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Grundlagen der Zeitreihenanalyse:
Einführung in Machine Learning für Zeitreihen:
Data Preprocessing für Zeitreihen:
Feature Engineering für Zeitreihen
:
Grundprinzipien von SVM:
Anwendung von SVM auf Zeitreihen:
Hyperparameter-Tuning für SVM:
Praktisches Training mit SVM und Zeitreihen:
Grundlagen von Random Forests
:
Anwendung von Random Forests auf Zeitreihen:
Hyperparameter-Tuning für Random Forests:
Praktisches Training mit Random Forests und Zeitreihen:
Bewertung der Leistung von SVM und Random Forests:
Auswahl des besten Modells für die gegebene Zeitreihenprognoseaufgabe:
Fortgeschrittene Themen in der Zeitreihenanalyse mit Machine Learning:
Praktisches Training mit fortgeschrittenen Modellen:
...

Den kompletten Seminarinhalt finden Sie auf der Anbieterseite

Dauer/zeitlicher Ablauf:

3 Tage

Zielgruppe:

Das Seminar zur Zeitreihenanalyse mit Machine Learning richtet sich an Data Scientists, Analysten, Data Engineers, Business Analysts, Entscheidungsträger, Forscher, Entwickler und Führungskräfte aus verschiedenen Branchen. Teilnehmer sollten grundlegende Kenntnisse in Datenanalyse, Statistik und idealerweise Python (oder einer anderen Programmiersprache) mitbringen.

Seminarkennung:

R80162

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