Machine Learning für die Vorhersage von Zeitreihen

Die Vorhersage von Zeitreihen (Time Series Forecasting) gehört zu den gefragtesten Data Science Skills. Unser Tutorial zielt darauf ab, Data Scientists einen schnellen Einstieg in dieses breite und tiefe Thema zu ermöglichen. Wir arbeiten mit dem Python-Ökosystem und stellen verschiedene Ansätze vor, darunter klassische statistische Ansätze sowie ("deep" und "shallow") Machine Learning.

Wir schließen den Workshop ab mit einer Data Science Challenge, in der wir die Teilnehmer/innen herausfordern die beste Vorhersage für einen praxisnahen Datensatz zu erstellen.

Vorkenntnisse

Unser Workshop enthält Praxisübungen und richtet sich daher an Teilnehmer/innen mit soliden Programmierkenntnissen in Python. Vertrautheit mit Konzepten der Datenanalyse und des Machine Learning sowie mit einigen der dazugehörigen Python-Libraries (numpy, pandas, scikit-learn, tensorflow...) wird empfohlen.

Lernziele

Teilnehmer/innen nehmen einen Werkzeugkasten für das Engineering von praxistauglichen Vorhersagemodellen mit.

 

Speaker

 

Christian Staudt
Christian Staudt unterstützt als Freelance Data Scientist Auftraggeber bei Herausforderungen rund um Data Mining, Big Data und Machine Learning. Neben der Projektarbeit entwickelt er Trainings und coacht Teams in Sachen Methodik und Werkzeuge der Datenanalyse, die er schon während seiner Forschungstätigkeiten in der Informatik nutzte. Als Referent ist er in der Community um Python und Data Science aktiv.

Gold-Sponsoren

HMS
Structr

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codecentric
Phytec

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incontext.technology GmbH

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