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Bei diesen Zeitreihenanalysen werden historischen Daten und deren Einflussfaktoren betrachtet, um typische Verlaufsmuster, Trends oder beispielsweise saisonale Effekte nachzuweisen und sie auf relevante Einflussfaktoren zurückzuführen.
Analyse historischer Daten
Grundlagen und Aufgaben der ZeitanalyseBearbeiten von ZeitdatenZeit in Graphen und Tabellen - Datenpunkte gegen ZeitElemente von Zeitreihen und einfache VorhersagenInterpretation von Zeitmerkmalen - Saisonalität, Trends, KorrelationenEinfache VorhersagemodelleForcasting – Modelle für die Vorhersagen zukünftiger Ereignisse/WerteAutoregression und Moving Average – ARMA/ARIMA ModelleMaschinelles Lernen in der Zeitreihenanalyse
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[requirements] => Technische Voraussetzungen:
- PC, Apple Mac oder Tablet (ab 7 Zoll)
- mindestens Microsoft Windows 10 / macOS 11 / Android 10 / iOS 11 / iPadOS 13
- Headset (Kopfhörer mit Mikrofon)
- Webcam (dringend empfohlen)
- Internetzugang mit mind. 2 Mbps im Download und 1 Mbps im Upload (Speedtest)
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Zielgruppe
Absolventen des Zertifikatlehrgangs „Data Analyst (IHK)“
Ziel
In diesem Kurs erlernen Sie anhand von praktischen Beispielen und Übungen die Grundlagen in der Bearbeitung und Analyse von Zeitdaten und verschiedene Methoden zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse.
Inhalt
Einen Blick in die Zukunft zu werfen und zu wissen, was geschehen wird, war schon immer ein Wunsch von Menschen, die planen und Entscheidungen treffen müssen. Damit diese Vorhersagen genauer als ein Blick in eine Kristallkugel werden, untersuchen Analysten die Geschehnisse der Vergangenheit und errechnen daraus wiederkehrende Muster.
Bei diesen Zeitreihenanalysen werden historischen Daten und deren Einflussfaktoren betrachtet, um typische Verlaufsmuster, Trends oder beispielsweise saisonale Effekte nachzuweisen und sie auf relevante Einflussfaktoren zurückzuführen.
Analyse historischer Daten
Grundlagen und Aufgaben der ZeitanalyseBearbeiten von ZeitdatenZeit in Graphen und Tabellen - Datenpunkte gegen Zeit
Elemente von Zeitreihen und einfache Vorhersagen
Interpretation von Zeitmerkmalen - Saisonalität, Trends, KorrelationenEinfache Vorhersagemodelle
Forcasting – Modelle für die Vorhersagen zukünftiger Ereignisse/Werte
Autoregression und Moving Average – ARMA/ARIMA ModelleMaschinelles Lernen in der Zeitreihenanalyse
Voraussetzung
Technische Voraussetzungen:
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Weitere Informationen
Wichtige Vorkenntnisse sind:
Datenverarbeitung und Maschinelles Lernen
Sicherer Umgang mit KNIME
Ort
Veranstaltungsdaten
Zeitraum:
17. Juni 2025
–
17. Juni 2025
Uhrzeit: dienstags, 14:00 bis 18:00 Uhr
Unterichtsstunden: 0
Weitere Termine:
Kosten
Veranstalter
Online-Veranstaltung
Live Online
Ansprechpartner
Birgit Kraemer
E-Mail: kraemer@trier.ihk.de
Tel: (0651) 97 77 -7 52
Anmeldung
