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)

  • Überblick Anwendungsfelder

  • Überblick Statistische und Machine Learning Verfahren

Modul 2

Machine Learning Verfahren (1 Tag)

  • Supervised Machine Learning Methoden: Feature Engineering, Umgang mit unbalancierten Daten, Umgang mit kategorischen Variablen

  • Semi-/Unsupervised Machine Learning Methoden: Autoencoder, GANs

Modul 3

Anomalieerkennung in der Praxis (0.5 Tage)

  • Auswahl des geeigneten Ansatzes

  • Anomalien verstehen: Root-Cause Analysis

  • 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.

Ludwig Oser1.jpeg

 

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."