Universitäre Qualifikation
Die größte Wirtschaftsschule der Welt"
Präsentation
Wenden Sie die Grundlagen der Methodik der Zeitreihenmodellierung und -prognose an und heben Sie sich beruflich in einem Bereich ab, der auf Unternehmensebene sehr gefragt ist“
Warum an der TECH studieren?
TECH ist die weltweit größte 100%ige Online Business School. Es handelt sich um eine Elite-Business School mit einem Modell, das höchsten akademischen Ansprüchen genügt. Ein leistungsstarkes internationales Zentrum für die intensive Fortbildung von Führungskräften.
TECH ist eine Universität an der Spitze der Technologie, die dem Studenten alle Ressourcen zur Verfügung stellt, um ihm zu helfen, geschäftlich erfolgreich zu sein“
Bei TECH Technologische Universität
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Innovation |
Die Universität bietet ein Online-Lernmodell an, das modernste Bildungstechnologie mit höchster pädagogischer Genauigkeit verbindet. Eine einzigartige Methode mit höchster internationaler Anerkennung, die dem Studenten die Schlüssel für seine Entwicklung in einer Welt des ständigen Wandels liefert, in der Innovation der wesentliche Einsatz eines jeden Unternehmers sein muss.
“Die Erfolgsgeschichte von Microsoft Europa” für die Einbeziehung des neuen interaktiven Multivideosystems in unsere Programme.
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Maximalforderung |
Das Zulassungskriterium von TECH ist nicht wirtschaftlich. Sie brauchen keine große Investitionen zu tätigen, um bei TECH zu studieren. Um jedoch einen Abschluss bei TECH zu erlangen, werden die Grenzen der Intelligenz und der Kapazität des Studenten getestet. Die akademischen Standards von TECH sind sehr hoch...
95% Der Studenten von TECH schließen ihr Studium erfolgreich ab.
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Networking |
Fachleute aus der ganzen Welt nehmen an der TECH teil, so dass der Student ein großes Netzwerk von Kontakten knüpfen kann, die für seine Zukunft nützlich sein werden.
+100.000 jährlich spezialisierte Manager, +200 verschiedene Nationalitäten.
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Empowerment |
Der Student wird Hand in Hand mit den besten Unternehmen und Fachleuten von großem Prestige und Einfluss wachsen. TECH hat strategische Allianzen und ein wertvolles Netz von Kontakten zu den wichtigsten Wirtschaftsakteuren auf den 7 Kontinenten aufgebaut.
+500 Partnerschaften mit den besten Unternehmen.
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Talent |
Dieses Programm ist ein einzigartiger Vorschlag, um die Talente des Studenten in der Geschäftswelt zu fördern. Eine Gelegenheit für ihn, seine Anliegen und seine Geschäftsvision vorzutragen.
TECH hilft dem Studenten, sein Talent am Ende dieses Programms der Welt zu zeigen.
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Multikultureller Kontext |
Ein Studium bei TECH bietet dem Studenten eine einzigartige Erfahrung. Er wird in einem multikulturellen Kontext studieren. In einem Programm mit einer globalen Vision, dank derer er die Arbeitsweise in verschiedenen Teilen der Welt kennenlernen und die neuesten Informationen sammeln kann, die am besten zu seiner Geschäftsidee passen.
Unsere Studenten kommen aus mehr als 200 Ländern.
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Mit den Besten lernen |
Das Lehrteam von TECH erklärt im Unterricht, was sie in ihren Unternehmen zum Erfolg geführt hat, und zwar in einem realen, lebendigen und dynamischen Kontext. Lehrkräfte, die sich voll und ganz dafür einsetzen, eine hochwertige Spezialisierung zu bieten, die es dem Studenten ermöglicht, in seiner Karriere voranzukommen und sich in der Geschäftswelt zu profilieren.
Lehrkräfte aus 20 verschiedenen Ländern.
TECH strebt nach Exzellenz und hat zu diesem Zweck eine Reihe von Merkmalen, die sie zu einer einzigartigen Universität machen:
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Analyse |
TECH erforscht die kritische Seite des Studenten, seine Fähigkeit, Dinge zu hinterfragen, seine Problemlösungsfähigkeiten und seine zwischenmenschlichen Fähigkeiten.
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Akademische Spitzenleistung |
TECH bietet dem Studenten die beste Online-Lernmethodik. Die Universität kombiniert die Relearning-Methode (die international am besten bewertete Lernmethode für Aufbaustudien) mit der Fallstudie. Tradition und Avantgarde in einem schwierigen Gleichgewicht und im Rahmen einer anspruchsvollen akademischen Laufbahn.
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Skaleneffekt |
TECH ist die größte Online-Universität der Welt. Sie verfügt über ein Portfolio von mehr als 10.000 Hochschulabschlüssen. Und in der neuen Wirtschaft gilt: Volumen + Technologie = disruptiver Preis. Damit stellt TECH sicher, dass das Studium nicht so kostspielig ist wie an anderen Universitäten.
Bei TECH werden Sie Zugang zu den präzisesten und aktuellsten Fallstudien im akademischen Bereich haben"
Lehrplan
Der Universitätskurs in Zeitreihen und Forecast für die Datenanalyse ist die ideale Gelegenheit, die Modelle kennen zu lernen, die es Ihnen ermöglichen, stochastische Phänomene zu analysieren. Dank der Zusammenarbeit mit einer exzellenten Gruppe von Experten hat TECH ein Programm entwickelt, das allen Anforderungen und Ansprüchen eines boomenden Sektors gerecht wird. Auf diese Weise werden die Studenten in der Lage sein, die am häufigsten verwendeten Modelle zur Vorhersage des Verhaltens einer Zeitreihe besser zu verstehen und die wirtschaftliche Leistung ihres Unternehmens zu verbessern.
Dank der Techniken der Datenanalyse, die Sie im Rahmen dieses Universitätskurses erwerben, werden Sie Ihr Unternehmen zum Erfolg führen“
Lehrplan
In dieser neuen Ära ist es wichtig, dass Fachleute in der Lage sind, Wissen zu erforschen und zu gewinnen, das einen Mehrwert schafft und die Entscheidungen, die sie in jedem Berufsfeld treffen, untermauert. In diesem Sinne ist die Analyse stochastischer Phänomene das Hauptziel von Zeitreihenmodellen geworden. In diesem Universitätskurs wird ein besonderer Schwerpunkt auf Modelle gelegt, die eine größere Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit für die Analyse dieser Systeme bieten.
So wird es während der Durchführung dieses Programms möglich sein, die theoretischen Grundlagen der Spektralanalyse univariater Zeitreihen sowie die grundlegenden Aspekte im Zusammenhang mit der Inferenz auf der Grundlage des Periodogramms und seiner Interpretation zu vertiefen.
Das gesamte in diesem Programm enthaltene Wissen wird durch die Erfahrung eines ausgezeichneten Lehrkörpers gestützt, der auf dynamische und praktische Weise verschiedene Beispiele für die tägliche Arbeit der Studenten präsentiert.
Aus diesen Gründen ist dieser Universitätskurs ideal für Fachleute, die einen Mehrwert für ihr Unternehmen schaffen wollen, der auf einer tiefgreifenden, detaillierten und genauen Analyse von Daten beruht.
Dieser Universitätskurs erstreckt sich über 6 Wochen und besteht aus einem Modul:
Modul 1 Zeitreihen und Forecast für die Datenanalyse
Wo, wann und wie wird unterrichtet?
TECH bietet die Möglichkeit, diesen Universitätskurs in Zeitreihen und Forecast für die Datenanalyse vollständig online zu absolvieren. Während der 6 Wochen der Spezialisierung können die Studenten jederzeit auf alle Inhalte dieses Programms zugreifen, was ihnen ermöglicht, ihre Studienzeit selbst zu verwalten.
Modul 1. Zeitreihen und Forecast für die Datenanalyse
1.1. Zeitreihen
1.1.1. Ziele
1.1.2. Anwendbarkeit
1.2. Bestandteile einer Zeitreihe
1.2.1. Trendkomponente - saisonal
1.2.2. Zyklus
1.2.3. Abfall
1.3. Arten von Zeitserien
1.3.1. Stationäre Zeitreihen
1.3.2. Nichtstationäre Zeitreihen
1.3.3. Box-Cox-Transformation
1.4. Grundlegende Methoden des Forecast
1.4.1. Durchschnitt
1.4.2. Naive
1.4.3. Saisonal Naive
1.4.4. Vergleich der Methoden
1.5. Residuale Analyse
1.5.1. Autokorrelation
1.5.2. ACF der Residuen
1.5.3. Korrelationstest
1.6. Prädiktive Zeitreihenmodelle
1.6.1. ARIMA
1.6.2. RMA
1.6.3. Exponentiale Glättung
1.7. Maße für die Prognosegenauigkeit
1.7.1. MAE
1.7.2. MSE
1.7.3. RMSE
1.7.4. MAPE
1.8. Phasen des Forecasting
1.8.1. Identifizierung des Modells
1.8.2. Schätzung
1.8.3. Überprüfung und Vorhersage
1.9. Zeitreihenmanipulation und -analyse mit R
1.9.1. Vorbereitung der Daten
1.9.2. Muster-Identifizierung
1.9.3. Modell-Analyse
1.9.4. Vorhersage
1.10. Grafische Analyse kombiniert mit R
1.10.1. Anwendung der grafischen Analyse kombiniert mit R
Wenn Ihr Unternehmen eine Veränderung braucht, ist hier die Antwort: Konsolidieren Sie Ihre Karriere in der Zeitreihenanalyse und schaffen Sie einen Mehrwert für Ihre Geschäftsentscheidungen“
Universitätskurs in Zeitreihen und Forecast für die Datenanalyse
Zeitreihen sind ein Instrument der Datenanalyse, mit dem die Entwicklung eines Datensatzes im Laufe der Zeit analysiert werden kann. Dabei geht es um die Untersuchung der Regelmäßigkeit und der Trends eines Datensatzes sowie um seine Projektion in die Zukunft.
Das Ziel von Zeitreihen ist es, Muster und Trends zu erkennen, wie z. B. den Anstieg oder Rückgang der Verkäufe oder der Produktion in einem Unternehmen im Laufe der Jahre. Diese Muster können mit Hilfe statistischer Verfahren und mathematischer Modelle analysiert werden, um zukünftige Trends vorherzusagen.
Eines der am häufigsten verwendeten Modelle für die Zeitreihenanalyse ist das ARIMA-Modell (Autoregressive Integrated Moving Average). Dieses Modell nutzt historische Informationen, um zukünftige Werte einer Zeitreihe vorherzusagen. Das ARIMA-Modell kann für die Analyse verschiedener Datentypen verwendet werden, z. B. Verkäufe, Produktion, Preise, Aktien und andere.
Die Zeitreihenanalyse ist auch in der Unternehmensführung von grundlegender Bedeutung, da sie Prognosen und Vorhersagen ermöglicht, die für die strategische Entscheidungsfindung wichtig sind. Wenn ein Unternehmen beispielsweise weiß, in welchen Monaten die Nachfrage nach einem Produkt in der Regel am größten ist, kann es seine Produktion und sein Bestandsmanagement besser planen.
Die Prognosetechnik basiert auf der Analyse von Zeitreihen zur Vorhersage künftiger Ereignisse. Mit Hilfe der Zeitreihenanalyse lassen sich beispielsweise das künftige Wachstum eines Unternehmens, künftige Marktentwicklungen und das Kundenverhalten vorhersagen.
Zeitreihen und Prognosen sind für die Datenanalyse in der Wirtschaft unerlässlich. Diese Techniken nutzen mathematische und statistische Modelle, um die zeitliche Entwicklung von Daten zu analysieren und relevante Prognosen für die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu erstellen.
Die Studenten erlernen Techniken zur Vorhersage des künftigen Verhaltens einer Variablen, einschließlich Techniken wie exponentielle Glättung, lineare Regressionsmodelle und Trendprognosen.