Practical Time Series Analysis & Forecasting - Virtual

Niveau
Tijdsduur
Locatie
Op locatie, Online
Startdatum en plaats
Logo van Xebia Academy
Opleiderscore: starstarstarstarstar_half 8,7 Xebia Academy heeft een gemiddelde beoordeling van 8,7 (uit 52 ervaringen)

Tip: meer info over het programma, prijs, en inschrijven? Download de brochure!

Startdata en plaatsen

computer Online: Virtual
14 dec. 2020 tot 17 dec. 2020
Toon rooster
event 14 december 2020, 09:00-12:30, Virtual, Day 1
event 17 december 2020, 09:00-12:30, Virtual, Day 2
computer Online: Virtual
13 apr. 2021 tot 16 apr. 2021
Toon rooster
event 13 april 2021, 09:00-12:30, Virtual, Day 1
event 16 april 2021, 09:00-12:30, Virtual, Day 2
computer Online: Virtual
15 nov. 2021 tot 18 nov. 2021
Toon rooster
event 15 november 2021, 09:00-12:30, Virtual, Day 1
event 18 november 2021, 09:00-12:30, Virtual, Day 2

Beschrijving

Wat gaat de toekomst brengen?

Van voorraadbeheer tot website bezoekers, van resource planning tot financiële gegevens, time-series data is overal om ons heen. Maar hoe weet je wat de toekomst voor jou in petto heeft? Deze training leert je meer dan zomaar "trends spotten", je leert data-driven business forecasts maken.

Deze training is perfect voor

Data Scientists die ervaring hebben met Machine Learning en hun skills willen uitbreiden door statische datasets in te ruilen voor dynamische datasets. Ben je bekend met Python en statistiek en wil je beter worden in het analyseren en voorspellen met behulp van time-series data? Volg dan deze training! Om er zeker van te zijn dat je het meeste uit…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Nog niet gevonden wat je zocht? Bekijk deze onderwerpen: Big Data, Python, Statistiek, Data Science en Data mining.

Wat gaat de toekomst brengen?

Van voorraadbeheer tot website bezoekers, van resource planning tot financiële gegevens, time-series data is overal om ons heen. Maar hoe weet je wat de toekomst voor jou in petto heeft? Deze training leert je meer dan zomaar "trends spotten", je leert data-driven business forecasts maken.

Deze training is perfect voor

Data Scientists die ervaring hebben met Machine Learning en hun skills willen uitbreiden door statische datasets in te ruilen voor dynamische datasets. Ben je bekend met Python en statistiek en wil je beter worden in het analyseren en voorspellen met behulp van time-series data? Volg dan deze training! Om er zeker van te zijn dat je het meeste uit deze twee dagen haalt, is het raadzaam dat je minimaal een jaar werkervaring hebt met panda's, scikit-learn en Matplotlib.

Wat leer je tijdens Practical Time Series Analysis & Forecasting?

Na de training kan jij vol vertrouwen aan de slag met time-series data: opschonen, uitschieters verwijderen en omgaan met ontbrekende data. Ook kun je forecasts doen met jouw datasets en modellen valideren als je time-series data gebruikt.

Programma

Het programma bestaat uit negen blokken. Elk blok bestaat uit een stuk theorie en een hands-on lab.

Dag 1:

  • Time series features encoderen en formatteren
  • Pandas Time Series functies, zoals: smoothing, resampling en re-weighting
  • Sessionization en vakanties
  • Feature Engineering voor Time Series
  • Additive vs. Multiplicative functies
  • Error-Trend-Seasonality Decomposition

Dag 2:

  • Seizoensschattingen
  • Forecast evaluatie en model selectie
  • Forecasting met Prophet
  • Switch-point Detection
  • Outlier Detection

Je leert:

  • Effectief werken met time-series data
  • Python voorzieningen die het werken met time-series vergemakkelijken
  • Waarom model validatie met time-series data de traditionele Machine Learning methodologie niet kan volgen
  • Bepalen welke loss-functies je moet gebruiken bij het trainen van modellen
  • Waarom Feature Engineering essentieel is voor het succes van jouw modellen
  • Seasonality in je modellen opnemen

Data Science Trainers

Deze Data Science-training wordt gegeven door onze trainingspartner GoDataDriven. GoDataDriven experts zijn in hun vakgebied altijd op zoek naar innovatieve manieren om het maximale uit data te halen. Jouw trainer is een data-goeroe die graag zijn of haar ervaringen deelt en jou helpt met de nieuwste tools te werken.

Data Science Learning Journey

Jouw Data Science Learning Journey start met een Foundation training, zoals de Certified Data Science met Python Foundation of de Certified Analytics Translation training. Op Professional level bieden we o.a. een Deep Learning training. Klaar voor een training op Expert niveau, bekijk Data Science met Spark.

Ja, ik wil meer doen met Python!

Na registratie ontvang je een bevestigingsmail met praktische informatie. Een week voor de training vragen we je naar dieetwensen. Indien voorbereiding gewenst is, krijg je op dit moment ook de literatuur via de mail. Tot dan!

Wat moet ik nog meer weten?

  • Voor de training is een laptop nodig. De hands-on labs worden uitgevoerd in een online omgeving, waardoor het niet nodig is om software te installeren.
  • Deze training wordt gegeven door onze partner GoDataDriven.
  • Literatuur en een lekkere lunch zijn bij de prijs inbegrepen.
  • Reis- en verblijfkosten zijn niet inbegrepen.

Scale up your skills
Boost your career

Get the training you need to succeed, in every IT field.
Learn from the world's leading experts with public and in-company courses at Xebia Academy.

Blijf op de hoogte van nieuwe ervaringen

Er zijn nog geen ervaringen.

Deel je ervaring

Heb je ervaring met deze cursus? Deel je ervaring en help anderen kiezen. Als dank voor de moeite doneert Springest € 1,- aan Stichting Edukans.

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Vraag nu gratis en vrijblijvend informatie aan:

Aanhef
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
We slaan je gegevens op, en delen ze met Xebia Academy, om je via e-mail en evt. telefoon verder te helpen. Meer info vind je in ons privacybeleid.