Idősoros adatelemzés és előrejelzés - klasszikus modellektől az ML megoldásokig
Oktatói mentorációval kísért online képzés a leggyakrabban használt előrejelzési technikákról, a klasszikus statisztikai modellektől a neurális hálókig, valós üzleti problémákon.
Mit nyújt a Idősoros adatelemzés és előrejelzés tanfolyam?
- Elsajátítod a leggyakrabban használt előrejelzési technikákat a klasszikus statisztikai módszerektől a neurális hálókig, és önállóan is készítesz komplex, adatvezérelt előrejelzéseket valós üzleti problémákra.
- A technikai tudás mellett megtanulod, hogyan közelíts meg üzleti vagy technológiai problémákat adatvezérelt módszerekkel, és hogyan értelmezd, majd kommunikáld az eredményeidet közérthetően és szakmailag megalapozottan.
- Gyakorlatot szerzel a legfontosabb Python könyvtárak, mint a pandas, numpy, matplotlib, seaborn, statsmodels, scikit-learn, Prophet és Keras/TensorFlow használatában.
Miért érdemes belevágnod?
Ma szinte minden iparág óriási mennyiségű időbélyegzett adatot gyűjt: a webshopok forgalmi adatait, ipari szenzorok mérési sorait, pénzügyi tranzakciókat. Ez az adatmennyiség önmagában azonban nem teremt értéket, a valódi kihívás és üzleti lehetőség az adatokban rejlő mintázatok felismerésében és a jövőbeli események megbízható előrejelzésében rejlik.
Egy kereskedelmi cég a pontosabb keresletbecsléssel optimalizálhatja 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 az adattudomány egy mély szakértelmet igénylő területére van szükség: az idősoros elemzésre és előrejelzésre (time series forecast). Míg a klasszifikációs és regressziós modelleket sokan ismerik, az időbeli függőségek és mintázatok helyes kezelése speciális módszertant és naprakész technológiai tudást kíván.
- Munka mellett végezheted, rugalmas időbeosztással
- Gyakorlati projekteken keresztül, oktatói mentorálással
- LinkedIn profilodba beágyazható tanúsítvány
Ismerd meg oktatódat
Orbán János
Data Scientist
2017 óta foglalkozom adattudománnyal. Szakmai tapasztalatomat a Boschnál szereztem az önvezető autók területén, ahol csoportvezetőként egy vezetéstámogató platformon dolgozó DevOps csapatot és egy ML/AI csapatot is irányítottam.
Jelenleg a Pannon Egyetem adat- és rendszertudományi szakmérnök képzésén fejlesztem tovább a tudásomat: szakdolgozatomat az idősoros adatelemzés és előrejelzés témakörében írom.
Kinek ajánlott?
- Data Scientisteknek, Data Analysteknek, akik szeretnék bővíteni előrejelzési, idősoros modellezési ismereteiket
- Machine Learning Engineereknek, 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 Engineereknek, 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
Mik a képzés előkövetelményei?
Ha jártas vagy egyszerűbb grafikonok készítésében Matplotlib vagy Seaborn segítségével, illetve van már tapasztalatod az adattisztításban, például a hiányzó adatok kezelésében, az előny, de nem feltétel.
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.
Minőségbiztosított képzések
Képzéseink szakmai minőségbiztosítását az iparági vezető technológiai vállalatok és a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem végzi.
- Tanúsítványt kapsz, amelyet önéletrajzodhoz és LinkedIn profilodhoz csatolhatsz
- Bizonyítja, hogy elsajátítottad az adott ismereteket
- Segíti a szakmai előmeneteledet és karriered fejlődését
Jó társaságban leszel!
Már több mint 150 hazai és nemzetközi cég munkatársa képezte magát tovább nálunk.
Tudtad?
A munkáltatók 83%-a finanszírozza a munkatársak képzését, ne felejtsd el megkérdezni a tiédet!
Jelenleg nincs meghirdetett indulási dátum
Más időpont érdekel?
Add meg az e-mail címed, és szólunk, ha új időpontot hirdetünk meg.
Fizetési lehetőségek
Többféle fizetési lehetőséget biztosítunk, hogy a legmegfelelőbb opciót válaszd.
Online fizetés bankkártyával
Az OTP SimplePay az egyik legelterjedtebb online fizetési megoldás — gyors és biztonságos fizetési folyamatáról ismert.
Kamatmentes részletfizetés
Nem szeretnénk, ha a fizetési nehézségek akadályoznák a szakmai fejlődésedet, ezért a részvételi díjat több részletben, teljesen kamatmentesen is kifizetheted.
Fizetés banki átutalással, egy összegben
Ha online kártyás fizetés helyett banki átutalással szeretnél fizetni, az sem probléma — írj nekünk, és ebben is segítünk.
Készen állsz a jelentkezésre?
Könnyítendő magánszemélyként résztvevő hallgatóink helyzetét, a feltüntetett ár számukra a ténylegesen fizetendő végösszeg.
Céges megrendelés esetén az adott összeg tekintendő a nettó árnak.
Mit fogsz tanulni?
8 hét alatt az idősoros adatok alapjaitól és vizualizációjától az ARIMA/SARIMAX modelleken és a gépi tanuláson át az LSTM-alapú deep learning előrejelzésekig és az önálló záróprojektig.
1 Idősoros adatok alapjai és vizualizáció Az idősoros adatok fogalmainak, szerkezetének és típusainak megismerése, valamint trendek és szezonalitás vizuális felismerése Pythonban.
- Mi az az idősoros adat? – Fogalmak és példák
- Idősoros adatok szerkezete és típusai
- Időindex és dátumformátumok kezelése Pythonban
- Az első idősoros grafikon elkészítése (Matplotlib / Seaborn)
- Trendek és szezonalitás felismerése vizuálisan
2 Adattisztítás és feltáró elemzés Hiányzó adatok és kiugró értékek kezelése, idősorok dekompozíciója, stacionaritás-tesztelés és feltáró adatelemzés.
- Hiányzó adatok felismerése és pótlása idősorokban
- Kiugró értékek (anomáliák) azonosítása és kezelése
- Idősorok dekompozíciója: trend, szezonális és reziduális komponens
- Stacionaritás fogalma és tesztelése (Dickey-Fuller teszt)
- Feltáró adatelemzés: mit árul el az idősor a jövőről?
3 Klasszikus idősoros modellek Mozgóátlag, exponenciális simítás, Holt–Winters és ARIMA modellek illesztése Pythonban, előrejelzési hibák mérésével.
- Mozgóátlag (MA) modellek és simítás
- Exponenciális simítás és Holt–Winters módszer
- Az ARIMA modellek elmélete – autokorreláció és differenciálás
- ARIMA modellek illesztése Pythonban (statsmodels)
- Modellértékelés és előrejelzési hibák mérése (MAE, RMSE)
4 Haladó statisztikai modellezés SARIMA/SARIMAX modellek, exogén változók bevonása, modellválasztás és -validálás egy üzleti esettanulmányon keresztül.
- Szezonális ARIMA (SARIMA) modellek – szezonalitás kezelése
- Külső (exogén) változók bevonása – ARIMAX és SARIMAX
- Modellválasztás AIC/BIC kritériumok alapján
- Modellvalidálás: train-test split és backtesting
- Esettanulmány: üzleti előrejelzés SARIMAX modellel
5 Gépi tanulás és Deep Learning idősorokra Feature engineering és ablakolás, Random Forest és XGBoost előrejelzések, valamint RNN/LSTM modellek TensorFlow-ban vagy PyTorch-ban.
- Gépi tanulás alapelvei idősorok esetén
- Feature engineering és idősoros ablakolás
- Klasszikus ML modellek: Random Forest és XGBoost előrejelzések
- RNN és LSTM modellek működése idősorokhoz
- Idősorok normalizálása és predikció TensorFlow-ban / PyTorch-ban
6 Előrejelzés és záróprojekt Teljes előrejelzési pipeline felépítése, modellek összehasonlítása, valamint a záróprojekt elkészítése és prezentálása.
- Előrejelzési pipeline felépítése lépésről lépésre
- Modellek összehasonlítása és teljesítménymérés
- Valós üzleti probléma megoldása (projektfeladat)
- Eredmények vizualizálása és prezentálása
- Záróösszefoglaló: Mit tanultunk az idősorelemzésről?
Gyakran Ismételt Kérdések
Kinek ajánljuk ezt a képzést?
Elsősorban Data Scientisteknek és Data Analysteknek, akik bővítenék az előrejelzési és idősoros modellezési ismereteiket, valamint Machine Learning Engineereknek, akik időbeli előrejelző rendszerekkel dolgoznak. Hasznos Business Intelligence és üzleti elemzőknek, Data Engineereknek, adatinfrastruktúra-fejlesztőknek is. Jó választás minden gazdasági, pénzügyi, logisztikai, egészségügyi és technológiai szakembernek, akinek időbeli trendeket, szezonális mintákat vagy előrejelzéseket kell készítenie.
Mit fogok tanulni a képzés alatt?
Az idősoros adatok alapjaival és vizualizációjával indulsz, majd jön az adattisztítás és a feltáró elemzés. Ezután a klasszikus idősoros modellek és a haladó statisztikai modellezés következik, például ARIMA és SARIMAX. A záró szakaszban a gépi tanulás és a deep learning idősorokra alkalmazása, köztük az LSTM, majd az előrejelzés és a záróprojekt vár rád.
Milyen eszközöket és könyvtárakat használok a képzésen?
Python környezetben dolgozol, a feladatokat Jupyter Notebookban készíted el. Gyakorlatot szerzel a legfontosabb könyvtárak használatában: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, statsmodels, scikit-learn, Prophet és Keras/TensorFlow.
Mennyi időt vesz igénybe, végezhetem munka mellett?
A képzés 8 hét, és heti átlagosan 8-12 óra ráfordítást igényel. Munka mellett is végezheted, mert a tananyagot saját időbeosztásod szerint dolgozhatod fel. Ez egy online képzés, folyamatos oktatói mentorációval.
Hogyan zajlik a tanulás, kapok segítséget, ha elakadok?
Minden héten egy konkrét gyakorlati feladatot készítesz el Jupyter Notebookban, a szükséges tudást digitális tananyagok és vezetett kódolások adják át, a végén pedig egy önálló idősoros előrejelzési záróprojektet írsz. Az oktató a képzés alatt folyamatosan a rendelkezésedre áll, bármikor kérdezhetsz tőle, és rendszeresen visszajelzést ad a feladataidra. Minden tanegység végén élő konzultációt is szervezünk este 18:00 órától, amit másnap 16:00 órától vissza is nézhetsz, ha nem tudsz részt venni rajta.
Mi történik azután, hogy jelentkeztem?
A jelentkezésedet e-mailben visszaigazoljuk, és megküldjük az első számlát. Ha átutalással fizetsz, a közleménybe kizárólag a számla sorszáma kerüljön, mert így tudjuk beazonosítani a befizetésedet. Ezen túl nincs más teendőd: az indulás előtt hozzárendeljük a kurzust a tanulói fiókodhoz, a kezdés előtti napon pedig küldünk egy összefoglaló, eligazító levelet. Részletfizetésnél a további számlákat mindig az esedékességük előtt küldjük ki.
Mi van, ha egyik meghirdetett indulás sem jó nekem?
A meghirdetett csoportokat az adatlapon, a „Következő indulási dátumok” szekcióban találod. Ha egyik időpont sem fér bele az időbeosztásodba, add meg az e-mail címed ugyanott, a „Más időpont érdekel?” résznél, és szólunk, amint új időpontot hirdetünk. Ha a jelentkezésed után derül ki, hogy mégis egy másik csoport lenne jobb, írj az info@cubixedu.com címre, és átvezetünk. Ha már kaptál számlát, azt ilyenkor sztornózzuk, így nem marad nyitott tételed.
Be tudom íratni a munkatársaimat, vagy fizetheti a munkáltatóm?
Igen, mindkettő megoldható. A jelentkezés „Számlázás” lépésénél válaszd a „Munkatársnak vásárolok” lehetőséget, több fő esetén pedig a „Több munkatársat szeretnél beíratni?” gombot. Ha inkább írnál, vagy a munkáltatódnak hivatalos árajánlatra van szüksége a döntéshez, keress minket az info@cubixedu.com címen, és összeállítjuk. Ha a cégnél elhúzódik a jóváhagyás, az sem gond, a képzéseinket rendszeresen újraindítjuk, így egy későbbi csoportra is tudsz jelentkezni.
Hogyan tudom felhasználni a kedvezménykuponomat?
A kuponkódot a jelentkezési űrlap „Fizetés” lépésénél tudod megadni: írd be a Kuponkód mezőbe, kattints a Beváltás gombra, és a rendelési összegző rögtön a kedvezményes végösszeget mutatja. A kuponok érvényessége kódonként eltér, ezért ha a tiéd nem működne ennél a képzésnél, írj nekünk az info@cubixedu.com címre, és megnézzük.
Kapok kedvezményt, ha mást is beajánlok a képzésre?
Igen, ajánlásért 5% kedvezményt adunk, amit az ajánló és az ajánlott is megkap, és a nálad lévő egyéb kedvezmény mellett is érvényesíthető. Írj nekünk az info@cubixedu.com címre az általad ajánlott jelentkezők nevével, amint biztos a részvételük, és mindenkinek külön kupont küldünk. A kupont a jelentkezési űrlap „Fizetés” lépésénél tudod beváltani.
Össze tudok állítani több képzésből egy csomagot?
Igen, több képzésből kérhetsz csomagot, amit a külön megvásárolt kurzusoknál kedvezőbb csomagáron adunk. Írd meg az info@cubixedu.com címre, mely képzések érdekelnek, és összeállítjuk. Küldünk hozzá egy áttekintést a képzések formátumáról, a tervezett indulásokról és a javasolt tanulási időről, valamint egy naptárnézetet, amiből látod az esetleges átfedéseket. Az összeállítás csak kiindulópont, a csomag bármelyik képzésünkből összerakható, és az ütemezés menet közben is rugalmasan alakítható.
Milyen előzetes tudásra van szükségem a jelentkezéshez?
Szükséged lesz Python programozási alapismeretekre, a változók és ciklusok magabiztos használatára, valamint a Jupyter Notebook kezelésére, kódfuttatásra és jegyzetelésre. Fontos a Pandas és a NumPy könyvtárak ismerete, az adatbetöltés és az alapvető adatműveletek, illetve az alap statisztikai fogalmak, mint az átlag, a szórás és a korreláció. Ha jártas vagy egyszerűbb Matplotlib vagy Seaborn grafikonok készítésében, és van tapasztalatod az adattisztításban, például a hiányzó adatok kezelésében, az előny, de nem feltétel.