Intelligente Zeitreihen Analyse mit modernen Machine Learning Methoden

Ziele

In dieser 3-tägigen Schulung "Intelligente Zeitreihen Analyse mit modernen Machine Learning Methoden" erwerben Sie fundierte Kenntnisse in der Analyse und Verarbeitung von Zeitreihen Daten. Sie lernen die Grundlagen von Zeitreihen, einschließlich der Identifikation von Trends, Saisonalitäten und stationären Mustern, und entwickeln Fähigkeiten in der Datenaufbereitung, wie der Handhabung fehlender Werte und der Normalisierung von Daten. Zudem erlernen Sie Techniken zur Visualisierung von Zeitreihen sowie zur Erkennung von Mustern und Anomalien.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Klassifikation und dem Clustering von Zeitreihen. Sie wenden klassische Methoden wie Entscheidungsbäume, Random Forests sowie Clustering-Techniken wie k-Means und DBSCAN an, unterstützt durch spezielle Metriken wie Dynamic Time Warping.

Am letzten Tag fokussieren Sie sich auf moderne Machine Learning-Methoden, darunter Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) und Convolutional Neural Networks (CNNs), die speziell für die Analyse von Zeitreihendaten entwickelt wurden. Sie lernen, wie diese Algorithmen genutzt werden, um zeitliche Abhängigkeiten zu modellieren und Muster in Zeitreihen zu erkennen.

Durch praxisorientierte Übungen mit realen Datensätzen können Sie das erlernte Wissen direkt in branchenspezifischen Anwendungen umsetzen.

Zielgruppe

• Datenanalysten, Data Scientists und KI-Experten, die Zeitreihen analysieren, klassifizieren oder mit Machine Learning verarbeiten möchten
• Fachkräfte aus datenintensiven Branchen, die Zeitreihen Daten effektiv auswerten und charakterisieren müssen.
• Ingenieure und technische Analysten, die mit zeitabhängigen Mess- und Sensordaten arbeiten, erhalten praxisnahe Methoden zur Erkennung von Mustern, Anomalien und Trends

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Python (z. B. NumPy, Pandas) und Datenanalyse
• Erste Berührungspunkte mit Machine Learning oder Statistik sind vorteilhaft

Agenda

Einführung und Grundlagen der Zeitreihenanalyse

Grundlagen von Zeitreihen

• Was sind Zeitreihen und warum sind sie besonders?
• Struktur und Merkmale: Trends, Saisonalität, Stationarität, Autokorrelation
• Typische Anwendungsbereiche: Finanzmärkte, Medizin, IoT, Sensordaten

Datenaufbereitung

• Umgang mit fehlenden Daten (Imputation)
• Daten normalisieren, glätten und Trends entfernen

Visualisierung und Exploration

• Muster und Anomalien erkennen (z. B. Moving Averages, Peaks)
• Werkzeuge zur Visualisierung: Matplotlib, Seaborn

Praktische Übung

• Analyse und Visualisierung eines Beispieldatensatzes (z. B. EKG-Daten, Energieverbrauch, Aktienkurse)

Klassifikation und Clustering von Zeitreihen

Klassische Klassifikationsmethoden

• Überblick: Entscheidungsbäume, Random Forests, k-Nearest Neighbors (kNN)
• Erstellung und Nutzung von Feature-Matrizen aus Zeitreihendaten
• Feature-Engineering: Statistische Merkmale (Mittelwert, Varianz), Fourier-/Wavelet-Transformation

Clustering für Zeitreihen

• Einführung in k-Means, hierarchisches Clustering und DBSCAN
• Ähnlichkeitsmetriken speziell für Zeitreihen: Dynamic Time Warping (DTW)
• Anwendung von Clustering auf unüberwachte Zeitreihendaten

Praktische Übung

• Durchführung eines Klassifikationsprojekts mit Random Forests
• Anwendung von Clustering-Algorithmen (z. B. Gruppierung von Maschinendaten oder Kundenverhalten)

Moderne Methoden mit Machine Learning

Einführung in Machine Learning für Zeitreihen

• Grundlagen: Warum Machine Learning für zeitabhängige Daten geeignet ist
• Übersicht neuronale Netze: Recurrent Neural Networks (RNNs), LSTMs, CNNs

Moderne ML-Methoden

• RNNs und LSTMs: Umgang mit zeitlichen Abhängigkeiten
• CNNs für Zeitreihen: Identifikation zeitlicher Muster mit Filtern
• Hybride Ansätze: Kombination von CNN und LSTM

Praxis

• Workflows mit echten Datensätzen: Datenaufbereitung, Klassifikation mit ML-Algorithmen
• Branchenspezifische Anwendungen: z.B. EKG-Daten für Anomalie Detektion, Maschinenfehlererkennung, Kundenverhaltensanalyse
• Präsentation und Diskussion der Ergebnisse