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Schulung Statistische Projekte mit PyMC3 - Entwicklung und Qualitätssicherung
Grundlegende Konzepte der Bayesianischen Modellierung mit PyMC3
Schulungsformen
Offene Schulung
- 4 Tage
- 5 gesicherte Termine
- 2.530,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Köln / Online
- Online oder Präsenz
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung
- 4 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Individualschulung
- 4 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Beschreibung
In diesem Seminar lernen die Teilnehmenden die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken zur Nutzung von PyMC3 kennen. Das Seminar umfasst die Einführung in PyMC3, Installation und Einrichtung, grundlegende Konzepte und Funktionen, erweiterte Modellierungstechniken und Anwendungen, Integration in bestehende Workflows, Performance-Optimierung und Skalierung sowie Debugging und Sicherheit. Durch praxisorientierte Übungen erwerben die Teilnehmenden die Fähigkeit, effektive und leistungsstarke Bayesianische Modelle mit PyMC3 zu entwickeln, die die Effizienz und Qualität ihrer Projekte verbessern.
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Schulungsziel
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, PyMC3 effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Bayesianische Anwendungen zu entwickeln. Sie lernen, wie sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, erweiterte Funktionen implementieren und die Sicherheit und Performance ihrer Modelle optimieren. Durch praktische Übungen und detaillierte Anleitungen erwerben sie die Fähigkeiten, qualitativ hochwertige Bayesianische Projekte zu erstellen und die Effizienz und Qualität ihrer Arbeit zu verbessern.
Details
Wer teilnehmen sollte
Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, Statistiker, Entwickler, Ingenieure und technische Fachkräfte, die eine leistungsstarke und flexible Lösung zur Bayesianischen Inferenz und Modellierung suchen.
Ihre Schulung
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
| PC/VMs für jeden Teilnehmenden Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
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| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt. |
Organisation
Präsenz-Schulung | Online-Schulung | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
|
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Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen, um das Seminar so praxisnah und relevant wie möglich zu gestalten
- Einführung in PyMC3: Überblick und Bedeutung
- Was ist PyMC3 und warum ist es wichtig?
- Definition und Hintergrund: PyMC3 als probabilistisches Programmierframework für Bayesianische Inferenz.
- Vorteile von PyMC3: Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit, Integration mit Theano.
- Anwendungsbereiche: Einsatz in Statistik, Datenanalyse, maschinellem Lernen und wissenschaftlichem Rechnen.
- Unterschiede und Vorteile von PyMC3 im Vergleich zu anderen probabilistischen Programmierframeworks
- Vergleich mit Stan, TensorFlow Probability und anderen: Stärken und Schwächen.
- Flexibilität: Unterstützung für verschiedene statistische Modelle und MCMC-Methoden.
- Benutzerfreundlichkeit: Intuitive API und leistungsstarke Funktionen.
- Architektur und Kernkomponenten von PyMC3
- Übersicht der Architektur: Hauptkomponenten und deren Zusammenspiel.
- Funktionalitäten: Modellierung, Sampling, Diagnose und mehr.
- Anwendungsfälle: Beispiele erfolgreicher Implementierungen.
- Was ist PyMC3 und warum ist es wichtig?
- Installation und Einrichtung von PyMC3
- Systemanforderungen und notwendige Software
- Grundvoraussetzungen: Notwendige Software und Hardware.
- Installation von PyMC3: Schritt-für-Schritt-Anleitung für verschiedene Betriebssysteme (Linux, macOS, Windows).
- Erste Schritte mit PyMC3
- Einführung in die PyMC3-Syntax: Grundlegende Befehle und Funktionen.
- Einrichtung der Entwicklungsumgebung: Nutzung von Jupyter Notebooks und IDEs.
- Fehlerbehebung: Häufige Fehler und deren Lösungen.
- Programmierung und erste Anwendungen
- Einführung in Bayesianische Modellierung: Grundlegende Konzepte und Unterschiede zur Frequentistischen Statistik.
- Erstellung und Ausführung einfacher Modelle
- Schritt-für-Schritt-Anleitung: Von der Modelldefinition bis zur Ergebnisauswertung.
- Anpassung und Erweiterung: Hinzufügen von Prioren und Likelihoods.
- Debugging und Monitoring: Nutzung von PyMC3-Diagnosetools und Visualisierungshilfen.
- Systemanforderungen und notwendige Software
- Grundlegende Konzepte der Bayesianischen Inferenz mit PyMC3
- Modellierung und Prioren
- Definition von Modellen: Nutzung von PyMC3 zur Modellierung von Unsicherheit und Variabilität.
- Auswahl von Prioren: Arten von Prioren und deren Einfluss auf die Ergebnisse.
- Kombination von Prioren und Daten: Likelihoods und Posteriorverteilungen.
- Sampling-Methoden und Algorithmen
- Einführung in MCMC-Methoden: Gibbs Sampling, Metropolis-Hastings und mehr.
- Nutzung von NUTS (No-U-Turn Sampler): Vorteile und Anwendung.
- Vergleich von Sampling-Methoden: Effizienz und Konvergenz.
- Diagnose und Validierung
- Bewertung von Modellen: Nutzung von Traceplots, Autokorrelationsplots und mehr.
- Konvergenzkriterien: R-hat, Effective Sample Size und weitere Metriken.
- Modellvergleich: Nutzung von WAIC, LOO und Bayes-Faktor.
- Modellierung und Prioren
- Praxisübung 1: Erstellung eines einfachen Bayesianischen Modells
- Ziel der Übung: Erstellung eines grundlegenden Modells zur Vorhersage von Daten
- Projektbeschreibung: Entwicklung eines Modells zur Schätzung der Wahrscheinlichkeit von Ereignissen.
- Anforderungen: Nutzung von PyMC3 und grundlegenden Bayesianischen Konzepten.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Erstellung des Modells: Initialisierung und Konfiguration.
- Implementierung des Samplers: Nutzung von NUTS und anderen Sampling-Methoden.
- Anpassungen und Erweiterungen: Hinzufügen von Diagnose- und Validierungsschritten.
- Tools: PyMC3, Jupyter Notebook
- Ergebnisse und Präsentation
- Fertiges Modell: Präsentation des Modells und der ersten Ergebnisse.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
- Ziel der Übung: Erstellung eines grundlegenden Modells zur Vorhersage von Daten
- Erweiterte Funktionen und Techniken in PyMC3
- Hierarchische Modelle
- Definition und Vorteile: Nutzung hierarchischer Strukturen zur Modellierung komplexer Daten.
- Implementierung hierarchischer Modelle: Schritt-für-Schritt-Anleitung.
- Anwendungen: Einsatz in Epidemiologie, Wirtschaft und mehr.
- Zeitreihenanalyse und Zustandsraummodelle
- Einführung in die Zeitreihenanalyse: Nutzung von PyMC3 zur Modellierung von Zeitreihen.
- Implementierung von Zustandsraummodellen: Kalman-Filter und verwandte Techniken.
- Beispiele und Anwendungsfälle: Finanzdaten, Klimadaten und mehr.
- Erweiterte Diagnose- und Validierungstechniken
- Nutzung von Posterior Predictive Checks: Validierung der Modellvorhersagen.
- Erweiterte Visualisierungstechniken: Nutzung von ArviZ zur Ergebnisdarstellung.
- Modell-Refinement: Iterative Verbesserung und Feinabstimmung von Modellen.
- Hierarchische Modelle
- Integration von PyMC3 in bestehende Workflows
- Integration in Python-Workflows
- Nutzung von PyMC3 in Kombination mit Pandas, NumPy und anderen Bibliotheken.
- Automatisierung von Analysen: Nutzung von Skripten und Pipelines.
- Datenvorbereitung und -bereinigung: Beste Praktiken zur Sicherstellung der Datenqualität.
- Nutzung von PyMC3 in Machine Learning Pipelines
- Kombination von PyMC3 mit Scikit-Learn: Nutzung von Bayesianischen Methoden in ML-Workflows.
- Hyperparameter-Optimierung: Bayesianische Optimierung zur Verbesserung von ML-Modellen.
- Anwendungen in der Praxis: Beispiele aus der Industrie und Forschung.
- Deployment und Skalierung von PyMC3-Modellen
- Deployment von Modellen: Nutzung von Flask, FastAPI und anderen Frameworks.
- Skalierung von Berechnungen: Nutzung von Cloud-Diensten und HPC-Clustern.
- Best Practices: Sicherstellung der Effizienz und Skalierbarkeit von Modellen.
- Integration in Python-Workflows
- Praxisübung 2: Erstellung einer komplexen Bayesianischen Anwendung
- Ziel der Übung: Entwicklung einer umfassenden Bayesianischen Anwendung zur Zeitreihenanalyse
- Projektbeschreibung: Erstellung eines Modells zur Vorhersage und Analyse von Zeitreihen.
- Anforderungen: Nutzung fortgeschrittener Modellierungstechniken und PyMC3.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Erstellung des Modells: Planung, Implementierung und Testen der Anwendung.
- Erweiterungen und Anpassungen: Optimierung der Modellparameter und Validierung der Ergebnisse.
- Ausführung und Optimierung: Testen der Anwendung unter realen Bedingungen und Optimierung.
- Tools: PyMC3, Jupyter Notebook, ArviZ
- Ergebnisse und Präsentation
- Fertige Anwendung: Präsentation der Anwendung und Demonstration der Funktionalitäten.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse, Verbesserungsvorschläge und Q&A.
- Ziel der Übung: Entwicklung einer umfassenden Bayesianischen Anwendung zur Zeitreihenanalyse
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 17.03.-20.03.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 19.05.-22.05.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 21.07.-24.07.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 22.09.-25.09.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
| 24.11.-27.11.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken |
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung
- Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
- Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
- Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
- Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.
Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.
In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:
- Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
- Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
- Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.
Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.
Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.
Vorteile von Virtual Classroom:
- Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
- Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
- Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
- Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
- Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
- Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
- Sie sparen Reisekosten und Zeit
- 17. Mär. - 20. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 19. Mai - 22. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 21. Jul. - 24. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 22. Sep. - 25. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 24. Nov. - 27. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
- Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
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Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
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