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Zeitreihen stellen Analyst*innen vor besondere Herausforderungen. Hier gilt die Annahme, dass die Beobachtungen voneinander unabhängig sind, in der Regel nicht. Zum Beispiel ist die Außentemperatur um 12:01 nicht unabhängig von der Außentemperatur um 12:00. In der Praxis kommen solche Daten häufig vor: Verschleiß an Maschinenteilen, der Kundenweg durch einen Online-Shop und Muster in der Aktivierung von Gehirnzellen sind Beispiele für Phänomene, die mit Zeitreihen untersucht werden. In dieser Online-Schulung lernen Sie wichtige Methoden zum Analysieren von Zeitreihendaten kennen. An praxisnahen Aufgaben und Beispielen lernen Sie die Methoden anzuwenden.

Wie funktioniert Generative KI? Welche Chancen und Risiken birgt die Technologie für Unternehmen? Wie kann man mit Generativer KI schneller und besser arbeiten? Wie geht man verantwortungsvoll mit Generativer KI um?

Im Präsenz-Seminar, das an zwei Terminen stattfindet, werden die theoretischen Grundlagen der Datenanalyse mittels Methoden Künstlicher Intelligenz (KI) im Zeitalter von Big Data vorgestellt. Dabei liegt der Fokus insbesondere auf den damit verbundenen Herausforderungen und passenden Lösungsansätzen.