Schulung
Anomaliedetektion
Bei der Arbeit mit besonders großen Datensätzen zeigen sich Auffälligkeiten oft nicht auf den ersten Blick. Die Anomaliedetektion unterstützt Entscheider dabei, auffällige oder sicherheitskritische Situationen zu identifizieren.
Hit Hilfe künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens können Anomalien und Auffälligkeiten automatisch erkannt, in Relation gestellt und interpretiert werden. Das Handwerkszeug hierzu vermittelt dieser Kurs.
Standardschulung
Anomaliedetektion
Dauer: 2 Tage
Preis: 1.400 Euro
Ort: München oder Virtual
Modul 1
Einführung (0.5 Tage)
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Überblick Anwendungsfelder
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Überblick Statistische und Machine Learning Verfahren
Modul 2
Machine Learning Verfahren (1 Tag)
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Supervised Machine Learning Methoden: Feature Engineering, Umgang mit unbalancierten Daten, Umgang mit kategorischen Variablen
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Semi-/Unsupervised Machine Learning Methoden: Autoencoder, GANs
Modul 3
Anomalieerkennung in der Praxis (0.5 Tage)
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Auswahl des geeigneten Ansatzes
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Anomalien verstehen: Root-Cause Analysis
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Anomalien frühzeitig erkennen: Predictive Analytics
Teilnehmerkreis
Der Kurs richtet sich vornehmlich an Data Scientists und Data Engineers,
kann aber auch für Business-Entscheider gestaltet werden.
Voraussetzungen
Praxis-Kenntnisse in Python.
Kursgröße
Der Kurs ist konzipiert für eine Teilnehmerzahl von 7-12 Personen.
Dr. Ludwig Oser, Seminarleiter
Dr. Ludwig Oser setzt als Lead Data Scientist bei NorCom Kundenprojekte mit Fokus auf der Auswertung von Sensordaten um. Dabei bringt er seine mehrjährige Erfahrung im Einsatz von Big Data Technologien und Advanced Analytics ein.
"Das Finden von Anomalien in immer größeren Datenmengen bedeutet die buchstäbliche Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Ich diesem Kurs vermittle ich anhand praxisnaher Beispiele, wie man mit Machine Learning Anomalien effektiv ausfindig macht und diese mit Nutzen verfolgt."