Vertex Forecasting and Time Series in Practice

Für Unternehmen

Seminar als Inhouse-Seminar buchen

Eine der Kernkompetenzen von PROTRANET sind effiziente Inhouse Schulungen. Wählen Sie aus bestehenden Konzepten mit bewährten Inhalten (Inhouse Standard) oder lassen Sie sich maßgeschneiderte Inhalte zu Ihrem individuellen Bedarf (Inhouse Individuell) zusammenstellen. Wir beraten Sie gerne.

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1300,00 € (1,547,00 € inkl. 19% MwSt.)

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Inhouse Standard
  • Langjährig erprobte und bewährte Inhalte
  • Topaktuelle Methodenvielfalt
  • Schnelle und unkomplizierte Umsetzung
  • Praxiserfahrene Trainer aus Ihrer Branche
  • Hochprofessionelles Seminarmanagement
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Inhouse Individuell
  • Maßgeschneidert für Ihr Unternehmen
  • Hohe Transferleistung durch Bearbeitung interner Projekte und Beispiele
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Schulungsinhalt

Modul 01 – Kurseinführung

Themen: Dieses Modul befasst sich mit den Gründen für den Aufbau einer Prognoselösung auf Google Cloud und stellt die Lernziele vor.

Zielsetzungen:

  • Nennen Sie die Gründe, warum Sie Vertex AI Forecasting von Google lernen sollten.
  • Lernen Sie die Kursziele kennen

Modul 02 – Grundlagen der Zeitreihen und Prognosen

Themen: Dieses Modul bietet eine theoretische Grundlage für Arten von Sequenzmodellen, Zeitreihenmuster und -analyse sowie Prognosenotationen.

Zielsetzungen:

  • Identifizieren Sie die verschiedenen Arten von Sequenzmodellen.
  • Identifizierung der verschiedenen Muster und Analysemethoden von Zeitreihen.
  • Beschreiben Sie die wichtigsten Bezeichnungen für Prognosen.

Modul 03 – Prognosemöglichkeiten in der Google Cloud

Themen: In diesem Modul werden zwei wichtige Optionen für den Aufbau einer Prognoselösung auf Google Cloud vorgestellt: BigQuery ML und Vertex AI Forecast (AutoML). Außerdem werden die einzigartigen Funktionen von Vertex AI Forecast untersucht und ein durchgängiger Arbeitsablauf mit AutoML erkundet.

Zielsetzungen:

  • Identifizieren Sie die Optionen zur Entwicklung von Prognosemodellen in der Google Cloud.
  • Beschreiben Sie Vertex AI und seine Vorteile.
  • Erkunden Sie den Arbeitsablauf zur Erstellung eines Prognosemodells mit Vertex AI.

Modul 04 – Datenaufbereitung

Themen: Dieses Modul befasst sich mit der Umwandlung von Originaldaten in die von Vertex AI unterstützten Datentypen und -formate. Außerdem werden die verschiedenen Arten von Merkmalen in Zeitreihen und die besten Verfahren für die Datenaufnahme vorgestellt.

Zielsetzungen:

  • Bereiten Sie die Eingabedaten so vor, dass sie den Anforderungen von Vertex AI Forecasting entsprechen.
  • Demonstrieren Sie verschiedene Arten von Merkmalen.
  • Beschreiben Sie die besten Praktiken für die Dateneingabe

Modul 05 – Modellschulung

Themen: Dieses Modul führt die Lernenden durch das Modelltraining und demonstriert die Konfigurationsdetails wie die Einrichtung des Kontextfensters, den Prognosehorizont und das Optimierungsziel.

Zielsetzungen:

  • Konfigurieren Sie das Modelltraining.
  • Wählen Sie das geeignete Ziel für die Trainingsoptimierung.

Modul 06 – Modellbewertung

Themen: Dieses Modul beschreibt die Aufteilung der Trainingsdaten, demonstriert die Bewertungsmetriken und empfiehlt Ansätze zur Verbesserung der Modellleistung.

Zielsetzungen:

  • Demonstration der Aufteilung von Trainingsdaten bei Zeitreihenprognosen.
  • Beschreiben Sie die Bewertungsmetriken.
  • Entwerfen Sie einen Ansatz zur Verbesserung der Leistung.

Modul 07 – Einsatz von Modellen

Themen: Dieses Modul demonstriert die Modellvorhersage, insbesondere die Batch-Vorhersage mit Vertex AI Forecast. Außerdem werden die Abläufe des maschinellen Lernens (MLOps) und der Übergang von der Entwicklung zur Produktion untersucht.

Zielsetzungen:

  • Setzen Sie das Prognosemodell ein.
  • Beschreiben Sie Vertex AI Pipelines und MLOps
  • Verwenden Sie Batch-Vorhersagen, um Modellprognosen zu erstellen.

Modul 08 – Modellüberwachung

Themen: Dieses Modul beschreibt die Modellabweichung und den Ansatz der Modellumschulung. Außerdem wird die Automatisierung des Prognose-Workflows mit Hilfe von Vertex AI Pipelines demonstriert

Zielsetzungen:

  • Beschreiben Sie die Modellabweichung.
  • Demonstration der Modellumschulung.
  • Verwenden Sie Vertex AI Pipelines und vorgefertigte (SDKs), um den Prognoseworkflow zu automatisieren

Modul 09 – Scheitelpunktprognose im Einzelhandel

Themen: Dieses Modul beschreibt einen Anwendungsfall zum Aufbau einer Prognoselösung mit Vertex AI Forecast in einem Einzelhandelsgeschäft. Es zeigt die Schritte und Überlegungen auf, geht durch eine Pilotstudie mit zwei verschiedenen Datensätzen und diskutiert die Herausforderungen und Lehren.

Zielsetzung:

  • Beschreiben Sie die Schritte und Überlegungen beim Aufbau einer Prognoselösung im Einzelhandel.
  • Demonstration der Modellentwicklung mit verschiedenen Datensätzen.
  • Identifizieren Sie die Herausforderungen und die Lehren aus der Entwicklung eines Prognosemodells im Einzelhandel.

Modul 10 – Kurszusammenfassung

Themen: Dieses Modell befasst sich mit den Hauptfunktionen von Vertex AI Forecast und fasst die Hauptthemen der einzelnen Module zusammen.

Zielsetzungen: Fassen Sie die Schritte zur Erstellung eines Prognosemodells mit Vertex AI zusammen.

Zielgruppe

Professionelle Datenanalysten, Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure, die leistungsstarke End-to-End-Prognoselösungen auf Google Cloud erstellen und den Workflow automatisieren möchten.

Seminarziele

  • Verstehen der Schlüsselkonzepte und der Anwendungen eines Sequenzmodells, von Zeitreihen und Prognosen.
  • Identifizieren Sie die Optionen zur Entwicklung eines Prognosemodells auf Google Cloud.
  • Beschreiben Sie den End-to-End-Workflow zur Entwicklung eines Prognosemodells mit Vertex AI.
  • Vorbereitung von Daten (einschließlich Ingestion und Feature Engineering) unter Verwendung von BigQuery und von Vertex verwalteten Datensätzen.
  • Trainieren Sie ein Prognosemodell und bewerten Sie die Leistung mit Hilfe von AutoML.
  • Einsatz und Überwachung eines Prognosemodells mit Hilfe von Vertex AI Pipelines.
  • Erstellen Sie eine durchgängige Prognoselösung unter Verwendung eines Einzelhandelsdatensatzes.

Vorkenntnisse

Mit einer oder mehreren der folgenden Eigenschaften:

  • Grundkenntnisse der Python-Syntax
  • Grundlegendes Verständnis von Modellen des maschinellen Lernens
  • Frühere Erfahrungen mit der Entwicklung von Lösungen für maschinelles Lernen in der Google Cloud

Seminardauer

2 Tage

Preis

Präsenzseminar/FLEXINAR®:

1300,00 € (1,547,00 € inkl. 19% MwSt.)

LIVEINAR®:

1300,00 € (1,547,00 € inkl. 19% MwSt.)

Individual Training: Preis auf Anfrage
Inhouse Training: Preis auf Anfrage

Seminarnummer

SV-2700





      Ihr Berater

      Martin Heubeck
      Group Leader Sales

      Beratungszentrale und Buchungshotline:

      Kataloge

      Formate

      Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar, online als LIVEINAR® oder im flexiblen Mix als FLEXINAR® buchen. MEHR ERFAHREN

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          Italia Brillante,
          Trainingskoordination
          ist Mo – Fr 8:00 – 17:00 Uhr für Sie da.