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* Grundlegende Python-Programmierung.
* Einige Vorkenntnisse über statistische Konzepte können hilfreich sein, sind aber nicht zwingend erforderlich.
* Zeitreihenanalyse versus Vorhersage
* Typische Zeitreihen-Muster wie Trend, Saisonalität, Autokorrelation
* Verschiedene Visualisierungstechniken zur Darstellung von Zeitreihendaten
* Interpretieren statistischer Tests wie ADF, ACF und PACF
* Modellierung von Zeitreihen mit ARMA, ARIMA, saisonaler ARIMA und ETS
Parinaz Ameri übernahm nach ihrer Promotion die Leitung eines Datenanalyselabors, wo sie das Architekturdesign einer heterogenen Plattform für Big-Data-Analysen beaufsichtigte. In diesem Zusammenhang leitete sie ein Team von Data Scientists, die Beratungsdienstleistungen im Bereich KI-Methoden für KMU anbieten. Seit 2019 arbeitet sie bei Trivadis als Beraterin für Big Data und Advanced Analytics.