In nahezu jedem modernen Unternehmen fließen Ströme von Zeitreihendaten – von Verkaufszahlen und Nutzerverhalten über Maschinensensordaten bis hin zu Finanzmarktbewegungen. Doch diese gewaltigen Datenmengen bergen ungenutzte Potenziale. Wie können Sie Muster erkennen, zukünftige Entwicklungen vorhersagen und komplexe Zusammenhänge verständlich visualisieren, um datengestützte Entscheidungen zu treffen? Dieser Kurs zeigt Ihnen, wie Sie mit modernen KI-Methoden Ihre Zeitreihendaten zum Sprechen bringen

Ihr Nutzen aus dem Kurs

Dieser praxisorientierte Workshop vermittelt Ihnen die Schlüsselkompetenzen, um Zeitreihendaten effektiv zu analysieren, zu modellieren und zu visualisieren. Sie lernen, wie Sie Künstliche Intelligenz einsetzen, um verborgene Trends aufzudecken, präzise Vorhersagen zu treffen und komplexe dynamische Prozesse zu verstehen. Wir decken verschiedene fortschrittliche Methoden ab, von klassischen Zeitreihenmodellen bis hin zu Deep Learning für sequentielle Daten. Darüber hinaus entwickeln Sie Fähigkeiten, um Ihre Ergebnisse überzeugend und intuitiv zu visualisieren, sodass Stakeholder schnell fundierte Entscheidungen treffen können.

Überblick der Kursinhalte

1. Grundlagen der Zeitreihenanalyse

   • Was sind Zeitreihendaten? Eigenschaften, Herausforderungen und Datenformate.

   • Wichtige Konzepte: Trends, Saisonalität, Zyklen und Rauschen.

   • Praxisbeispiele: Zeitreihen in verschiedenen Domänen (Finanzen, Produktion, Marketing, IoT).

2. Klassische Zeitreihenmodelle & Vorverarbeitung

   • Datenaufbereitung: Missing Values, Resampling, Feature Engineering.

   • Statistische Modelle: ARIMA, Exponential Smoothing (Kurze Einführung und Anwendungsfälle).

   • Interaktive Visualisierung I: Erste Schritte mit Dashboards und interaktiven Plots.

3. KI für Zeitreihen: Machine Learning

   • Feature Engineering für ML-Modelle: Erstellung von relevanten Features aus Zeitreihen.

   • Überwachtes Lernen: Random Forests, Gradient Boosting Machines für Zeitreihenprognosen.

   • Evaluierungsmetriken: Wie Sie die Qualität Ihrer Prognosen richtig bewerten.

4. KI für Zeitreihen: Deep Learning 

   • Neuronale Netze für Sequenzen: Einführung in Recurrent Neural Networks (RNNs) und LSTMs.

   • Praxis-Workshop: Implementierung eines Deep-Learning-Modells zur Zeitreihenprognose (z.B. TensorFlow/Keras).

   • Visualisierung komplexer Modelle: Interpretierbarkeit von Deep-Learning-Ergebnissen.

5. Fortgeschrittene Visualisierung & Ausblick

   • Interaktive Visualisierung II: Fortgeschrittene Techniken für explorative Analyse und Ergebnispräsentation.

   • Anomaly Detection in Zeitreihen: Erkennen ungewöhnlicher Muster.

   • Zukünftige Trends: Aktuelle Entwicklungen und Herausforderungen in der Zeitreihenanalyse mit KI.