Sajátítsd el a leggyakrabban használt előrejelzési technikákat a klasszikus statisztikai módszerektől a neurális hálókig, és készíts önállóan is komplex, adatvezérelt előrejelzéseket valós üzleti problémákra!
Mit nyújt a képzés?
A képzés 8 hetes tananyaga hétről hétre végigvezet az idősoros adatelemzés teljes folyamatán, az alapoktól egészen a haladó deep learning modellekig:
1. hét: Idősoros adatok alapjai, vizualizáció - A cél, hogy megértsd az idősoros adatok speciális szerkezetét és típusait. A hét végére képes leszel Pythonban betölteni az adatokat, kiszámítani az alapvető statisztikákat, és vizualizációval felismerni az adatsorban rejlő trendeket és szezonalitást.
2. hét: Adattisztítás, EDA, klasszikus modellezés (ARIMA stb.) - Ezen a héten az adatok "megtisztítása" a cél: elsajátítod a kiugró és hiányzó értékek szakszerű kezelését, és mélyebb feltáró elemzést (EDA) végzel. Példaként megtanulod, hogyan pótolj hiányzó értékeket, hogyan azonosíts anomáliákat, és elkészíted az első ARIMA modelledet egy mintadaton.
3. hét: Haladó klasszikus modellek, szezonalitás, exogén változók - Itt már bonyolultabb modellekkel (SARIMA, ARIMAX) dolgozol, hogy kezelni tudd a szezonális hatásokat és a külső (exogén) változók (pl. egy marketingkampány vagy az időjárás) hatásait. A gyakorlatban egy SARIMA / SARIMAX modellt építesz fel, felismered a szezonalitást, és megtanulod, hogyan validáld a modelledet saját adatsoron.
4. hét: Gépi tanulás alapjai idősorokra - Megismered, hogyan alkalmazhatók a modern gépi tanulási modellek (mint a Random Forest vagy az XGBoost) idősoros előrejelzési feladatokra. Gyakorlatként egy Random Forest vagy XGBoost modellt tanítasz be előrejelzésre, és felépítesz egy egyszerű ML pipeline-t kifejezetten idősoros adatokra.
5. hét: Deep learning alapjai idősorokra - Belépünk deep learning világába, megérted az LSTM és RNN modellek alapelveit és felépítését. A hét feladata, hogy egy saját idősoros adatsort készíts elő úgy, hogy az "emészthető" legyen egy LSTM modell számára, majd megépíted és elkezded tanítani az első saját LSTM modelledet.
6. hét: Haladó deep learning idősorokra: összehasonlító előrejelzés - A cél, hogy össze tudj hasonlítani különböző deep learning modelleket (pl. LSTM vs. GRU), és megértsd a "one-step" vs. "multi-step walking" predikciós technikák közti különbséget. Gyakorlatban implementálod ezeket a technikákat, és vizuálisan, valamint metrikák segítségével is validálod és összeveted a modelljeid előrejelzéseit.
7. hét: Beadandó projektmunka: önálló elemzés - Ezen a héten kezdődik az önálló záróprojekt. A cél, hogy egy teljes, végponttól végpontig tartó idősoros projektet (adat-előkészítés, vizualizáció, modellezés, értékelés és magyarázat) elkészíts egy általad választott adatsoron, egyetlen Jupyter notebookban.
8. hét: Beadandó projektmunka: véglegesítés, bemutatás - Ez a hét a projektmunka lezárásáról, beadásáról és a közös prezentációról szól. Véglegesíted a Jupyter notebookodat, bemutatod az eredményeidet, és a közös konzultáción részletes, szakmai visszajelzést kapsz a munkádra az oktatótól és a csoporttól.
A technikai tudás mellett elsajátítod, hogyan közelíts meg üzleti vagy technológiai problémákat adatvezérelt módszerekkel, és hogyan értelmezd, majd kommunikáld az eredményeidet közérthetően és szakmailag megalapozottan.
Továbbá gyakorlatot szerzel a legfontosabb Python könyvtárak (mint a pandas, numpy, matplotlib, seaborn, statsmodels, scikit-learn, Prophet, Keras/TensorFlow) használatában.
Miért érdemes belevágnod?
Az időbeli adatok elemzése ma már szinte minden iparágban kulcsfontosságú. A vállalatok óriási mennyiségű időbélyegzett adatot gyűjtenek a webshopok forgalmától kezdve az ipari szenzorok adatsorain át a pénzügyi tranzakciókig.
Önmagában ez az adatmennyiség azonban még nem teremt értéket, a valódi kihívás és üzleti lehetőség az adatokban rejlő mintázatok felismerésében és a jövőbeli események megbízható előrejelzésében rejlik.
Egy kereskedelmi cég, amely jobban becsüli a várható keresletet, optimalizálni tudja a készleteit, elkerülve a felesleges raktározási költségeket. Egy energetikai szolgáltató a fogyasztási predikciók segítségével hatékonyabban menedzselheti a hálózatát, egy gyártóüzem pedig a gépek szenzoradatai alapján előre jelezheti a karbantartási igényeket, megelőzve a költséges leállásokat.
Ehhez szükséges az adattudománynak az a mély szakértelmet igénylő területe, melyet idősoros elemzés és előrejelzésnek (time series forecast-nek) hívunk.
Míg sokan ismerik a klasszifikációs vagy regressziós modelleket, az időbeli függőségek és mintázatok helyes kezelése speciális módszertant és naprakész technológiai tudást igényel.
Ennek a tudásnak a birtokában olyan komplex és nagy üzleti értékkel bíró problémákat oldhatsz meg, amelyek túlmutatnak a hagyományos adatelemzési feladatokon.
Ráadásul amellett, hogy a képzés végi sikeres vizsga esetén, névre szóló tanúsítványt szerzel, az itt megszerzett tudást számos iparágban hasznosíthatod.
Kinek ajánlott?
- Data Scientist-eknek, Data Analyst-eknek: akik szeretnék bővíteni előrejelzési, idősoros modellezési ismereteiket.
- Machine Learning Engineer-eknek: akik gépi tanulási vagy deep learning-alapú időbeli előrejelző rendszerekkel dolgoznak, vagy ilyenek fejlesztését tervezik.
- Business Intelligence (BI) elemzőknek, üzleti elemzőknek: akik üzleti folyamatok, értékesítés, kereslet, pénzügyi vagy logisztikai adatok időbeli elemzésével foglalkoznak.
- Data Engineer-eknek, adatinfrastruktúra-fejlesztőknek: akik komplex adat pipeline-ban, idősoros adattárolásban, előfeldolgozásban vesznek részt.
- Gazdasági, pénzügyi, logisztikai, egészségügyi, technológiai szakembereknek: akik munkájuk során időbeli trendeket, szezonális mintákat, előrejelzéseket kell készítsenek.
Ki lesz mindebben oktatód és mentorod?
Orbán János Róbert - Data Scientist
2017 óta foglalkozik adattudománnyal. Szakmai tapasztalatát a Boschnál szerezte az Önvezető Autók osztályán, ahol csoportvezetőként egy vezetéstámogató platform szoftverfejlesztésével foglalkozó DevOps, valamint egy ML/AI csapatot is irányított.
Jelenleg is aktívan fejleszti tudását a Pannon Egyetem Mesterséges Intelligencia megoldásokat fejlesztő adat- és rendszertudományi szakmérnök képzésében. Szakdolgozatát az idősoros adatelemzés és előrejelzés témaköréből írja, melynek fókuszában a kriptovaluták értékének előrejelzése áll.
Mik a képzés előkövetelményei?
- Rendelkezned kell Python programozási alapismeretekkel, ami azt jelenti, hogy magabiztosan használsz változókat és ciklusokat.
- Nem okoz gondot számodra egy Jupyter Notebook használata, amiben kódot futtatsz és jegyzeteket készítesz.
- Volt már dolgod a Pandas és NumPy könyvtárakkal, így egy adatbetöltés vagy egy alapvető adatművelet elvégzése már ismerős feladat.
- Képes vagy egyszerűbb, alapvető grafikonokat (például egy vonaldiagramot) készíteni a Matplotlib vagy Seaborn segítségével.
- Ismerősen csengenek az olyan alapvető statisztikai fogalmak, mint az átlag, a szórás vagy a korreláció.
- Találkoztál már a hiányzó adatok problémájával, és rendelkezel alapszintű jártassággal adattisztításban.
Ha nincs meg a szükséges előismeret, ezen képzéseinken elsajátíthatod:
- vagy Python programozási alapok + Alkalmazott statisztika a Data Science-ben
- vagy Python alapú data analyst képzés adatelemzési és gépi tanulási könyvtárak használatával
Hogyan fogsz tanulni?
- Gyakorlatorientált oktatás: minden héten egy konkrét gyakorlati feladatot készítesz el majd Jupyter Notebook-ban. Záróprojektént, a képzés végén pedig egy önálló idősoros előrejelzési projektet készítesz el.
- Interaktív digitális tananyag: a gyakorlati feladatok elvégzéséhez és a tanfolyam sikeres teljesítéséhez szükséges tudást digitális tananyagok és vezetett kódolások formájában adjuk át
- Rugalmas időbeosztás: a tanfolyamot munka mellett is végezheted, hiszen a tananyag elsajátítása heti 8-12 óra elfoglaltságot igényel összesen, melyet saját időbeosztás szerint dolgozhatsz fel.
- Oktatói mentoring: a képzés ideje alatt az oktató folyamatosan a rendelkezésedre áll, bármikor kérdezhetsz tőle, ha elakadtál, és rendszeresen visszajelzést ad a feladataidra, fejlődésedet végigkíséri.
- Konzultációk: valamennyi tanegység végén egy-egy élő konzultációs alkalmat is szervezünk este 18:00 órától, amikor élőben is felteheted kérdéseidet, közösen kiértékelitek és átbeszélitek a gyakorlás során elkészített projekteket, és tanulhattok egymás elakadásaiból is.
- Visszanézhető LIVE alkalmak: akkor sincs semmi baj, ha egy élő konzultációs alkalmon nem tudsz részt venni, hiszen a kérdéseid előre is elküldheted írásban, a válaszokat és az egész LIVE-ot pedig visszanézheted másnap 16:00 órától.
- Limitált férőhely: a fent említett interakciók miatt képzéseinket korlátozott létszámmal indítjuk csak el, hogy biztosan jusson mindenkire ideje az oktatóknak.
Mikor indul a képzés és mennyibe kerül?
- Képzés indulásának időpontja: Előregisztráció
- Részvételi díj: Hamarosan
Mit fontos még tudnod a fizetéssel kapcsolatban?
- Pénzvisszafizetési garancia: Biztosak vagyunk a képzés tartalmát és minőségét illetően, ezért a képzés indulásától 8 napig 100%-os pénzvisszafizetési garanciát vállalunk.
- Kamatmentes részletfizetés: Nem szeretnénk, ha fizetési nehézségek akadályoznák a szakmai fejlődésedet, ezért a részvételi díjat akár több részletben is fizetheted, teljesen kamatmentesen.
- Céges számla igénylése: erre is van lehetőség ha a beiratkozom gombra kattintás után elérhető jelentkezési űrlapon kipipálod az “Áfás számla igénylés”-t.
- Utalásos fizetés: Amennyiben az online kártyás fizetés helyett utalással szeretnél fizetni, csak válaszd ezt az opciót a tanfolyam jelentkezési űrlapjánál a “beiratkozom” gombra kattintás után.
Ha érdekel a képzés két lehetőséged is van
1. Jelentkezel a képzésre
Ha eldöntötted, hogy jelentkezel a képzésre és szeretnéd biztosítani helyedet, nincs más teendőd, mint a ‘Beiratkozom’ gombra kattintva kitölteni a jelentkezési űrlapot és kifizetni a képzés díját.
2. Kérdezel még a képzésről
Ha szívesen jelentkeznél, de úgy érzed még van néhány kérdés, amire nem találtad meg a választ, kattints az ‘Érdekel, de kérdeznék’ gombra, add meg elérhetőségedet és 48 órán belül felvesszük veled a kapcsolatot vagy írhatsz nekünk közvetlenül is az info@cubixedu.com e-mail címre!
================
A változás jogát fenntartjuk.
