Analyse von Zeitreihendaten vermittelt detailliertes Know-how für die Auswertung und Visualisierung komplexer Zeitreihen mithilfe von Data Science, Python, Pandas, Numpy, SQL sowie Business Intelligence Tools wie Tableau und PowerBI. In diesem Kurs lernen Professionals, Analysten und Quereinsteiger, spezifische Herausforderungen der zeitlichen Datenanalyse zu meistern, saisonale Muster zu erkennen sowie Prognosen und Modellierungen zu erstellen. Neben statischen Methoden wird die Anwendung von Machine Learning Algorithmen auf Zeitreihendaten behandelt. Besonderes Augenmerk liegt auf der Integration von APIs, automatisierter Datenbeschaffung und -verarbeitung mit MangoDB, der Visualisierung von Trends im Business- und Marketing-Kontext und der branchenspezifischen Umsetzung für Startups sowie etablierte Unternehmen.
Grundlagen von Data Für die Analyse von Zeitreihendaten ist ein tiefes Verständnis von Data, Data Science und den Technologien Python, SQL, Pandas und Numpy unerlässlich.- Einführung in verschiedene Datenarten, Zeitstempel, Intervalle und Frequenzen
- Typische Anwendungsfälle im Bereich Business Intelligence und Marketing
- Bedeutung der zeitlichen Struktur in Modellierung und Forecasting mit Machine Learning
- Nutzung und Implementierung von relevanten Frameworks wie Pandas für Zeitreihen
- Herausforderungen in der Datenvorverarbeitung, Trends, Saisonalitäten und Ausreißer erkennen
- Ethische Aspekte, Datenschutz-Grundlagen für Zeitreihendaten-Analysen
Praktische Implementierung mit Data
- End-to-End Datenpipeline: Von der Datenakquise mit APIs bis zur Analyse
- Einsatz von Python und SQL für Datenstrukturierung und statistische Auswertung
- Entwicklung von Analysemodellen für Forecasting, Anomalieerkennung und Visualisierung mit Tableau oder PowerBI
- Praxisnahe Umsetzung durch branchenspezifische Fallstudien
- Nutzung cloudbasierter Speicher- und Analyseumgebungen für Data-Analysten
- Fehlerquellen, Modell-Validierung und kontinuierliche Performanceüberwachung
Data: Technologie und Infrastruktur
- Moderne Analysestacks (Python, MangoDB, SQL, PowerBI, Tableau)
- Anbindung und Automatisierung von APIs für Echtzeitdaten
- Integration von Machine Learning Modellen zur Prognose
- Umgang mit großen Datenmengen und Performance-Tuning von Business Intelligence Workflows
- Datenvisualisierung für Reporting und schnelles Business-Decision-Making
- Sicherheit, Daten-Governance und Einhaltung rechtlicher Anforderungen
Fortgeschrittene Data-Strategien und Trends
- Entwicklung von KI-gestützten Vorhersagemodellen für Zeitreihen
- Strategischer Einsatz von Data und AI im Business