Unser Seminar "Prognosen mit Hilfe statistischer Methoden" bietet eine kompakte zweitägige Einführung in die Grundlagen des statistischen Lernens und ihre Anwendungen zur Prognose für Ereignisse und Trends in der Zukunft. Die zu Grunde liegende Aufgabe ist die Folgende: für eine Menge von Daten, die z.B. in einem zeitlichen Verlauf gesammelt wurden, sind die wahrscheinlichsten Werte dieser Messung für Zeitpunkte in der Zukunft gesucht. Die Themen des Seminars beinhalten die benötigten Vorverarbeitungsschritte für numerische Datentransformationen, eine Einführung in statistische Regressionsmethoden, neuronale Netze und Support Vector Machines (SVM) sowie eine Diskussion der Möglichkeiten, solche Prognosen zu evaluieren und ihre Vorhersagegüte zu messen. Diese Methoden sind insbesondere nützlich für numerische Prognosen von Zeitreihen welche häufig vorkommen, z.B. in Finanzdaten oder als Sensordaten in der Produktion aber auch in zahlreichen anderen Anwendungsfeldern. Eine Vielzahl praktischer Übungen wird mit der Data Mining Suite RapidMiner während des Seminars durchgeführt. Hierdurch werden die Teilnehmer in die Lage versetzt, das gewonnene Wissen für eigene Prognoseprobleme umzusetzen.

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Details

• Kursnummer: 150802
• Datum: 30. Juni - 01. Juli 2008
• Anzahl Tage: 2 Tage
• Ort: Dortmund
• Zielgruppe: Mitarbeiter aus den praktischen Anwendungsbereichen, in denen Zeitreihen oder ähnliche Daten auftreten, Entscheider, Anwender, Analysten, Entwickler
• Vorkenntnisse: Grundkenntnisse von Computerprogrammen, mathematische Grundkenntnisse
• Methoden: Vortrag, Diskussionen, Einzel- und Gruppenarbeit, Übungen auf realistischen Daten. Die Teilnehmer können eigene Arbeiten und projektspezifische Fragen einbringen, welche dann zusammen mit dem Trainer und den anderen Teilnehmern beantwortet werden.
• Inhalt: Dieser Kurs bietet eine kompakte zweitägige Einführung in die Grundbegriffe der statistischen Lernverfahren, der Prognose mit Hilfe solcher Verfahren sowie in die quelloffene Data Mining Software RapidMiner. Er richtet sich sowohl an Anfänger als auch an fortgeschrittene Anfänger. Die Themen des Seminars sind
  • Definition der Prognose von Reihendaten
  • Statistisches Lernen: Regression, Neuronale Netze, Support Vector Machines (SVM)
  • Vorverarbeitung von Reihendaten: von Reihen zu Datenpunkten
  • Vorhersagen mit Regressionsmethoden
  • Einfluss der Prognosehorizonts
  • Evaluierung von Prognosen: Einführung in Performanzkriterien, Kreuzvalidierung und Bootstrapping
  • Visualisierung von Reihendaten und Vorhersagen: hochdimensionale Datenvisualisierungen
  Ausführliche Übungen auf verschiedenen Datensätzen werden für alle Themenbereiche durchgeführt.

Preise

Die Preise verstehen sich zzgl. Umsatzsteuer.