Google Cloud Vertex Forecasting and Time Series in Practice (VFTSP)

Ziele der Schulung

Dieser Kurs ist eine Einführung in die Erstellung von Prognoselösungen mit Google Cloud. Sie beginnen mit Sequenzmodellen und Zeitreihengrundlagen. Anschließend durchlaufen Sie einen durchgängigen Arbeitsablauf: von der Datenaufbereitung über die Modellentwicklung bis zur Bereitstellung mit Vertex AI. Schließlich lernen Sie die Lektionen und Tipps aus einem Anwendungsfall im Einzelhandel und wenden das Wissen an, indem Sie Ihre eigenen Prognosemodelle erstellen.

Zielgruppe Seminar

Professionelle Datenanalysten, Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure, die leistungsstarke End-to-End-Prognoselösungen auf Google Cloud erstellen und den Workflow automatisieren möchten.

Voraussetzungen

Mit einer oder mehreren der folgenden Eigenschaften:

• Grundkenntnisse der Python-Syntax
• Grundlegendes Verständnis von Modellen des maschinellen Lernens
• Frühere Erfahrungen bei der Entwicklung von Lösungen für maschinelles Lernen in der Google Cloud

Seminarinhalt

Modul 01 - Kurseinführung

Themen:
Dieses Modul befasst sich mit den Gründen für den Aufbau einer Prognoselösung auf Google Cloud und stellt die Lernziele vor.

Zielsetzungen:

• Nennen Sie die Gründe, warum Sie Vertex AI Forecasting von Google lernen sollten.
• Lernen Sie die Kursziele kennen.

Modul 02 - Grundlagen der Zeitreihen und Prognosen

Themen:
Dieses Modul bietet eine theoretische Grundlage für Arten von Sequenzmodellen, Zeitreihenmuster und -analyse sowie Prognosenotationen.

Zielsetzungen:

• Identifizieren Sie die verschiedenen Arten von Sequenzmodellen.
• Identifizieren Sie die verschiedenen Muster und Analysemethoden von Zeitreihen.
• Beschreiben Sie die wichtigsten Bezeichnungen für Prognosen.

Modul 03 - Prognosemöglichkeiten in der Google Cloud

Themen:
In diesem Modul werden zwei wichtige Optionen für den Aufbau einer Prognoselösung auf Google Cloud vorgestellt: BigQuery ML und Vertex AI Forecast (AutoML). Außerdem werden die einzigartigen Funktionen von Vertex AI Forecast untersucht und ein durchgängiger Workflow mit AutoML erkundet.

Zielsetzungen:

• Identifizieren Sie die Optionen zur Entwicklung von Prognosemodellen in der Google Cloud.
• Beschreiben Sie Vertex AI und seine Vorteile.
• Erkunden Sie den Arbeitsablauf zur Erstellung eines Prognosemodells mithilfe von Vertex AI.

Modul 04 - Datenaufbereitung

Themen:
Dieses Modul befasst sich mit der Umwandlung von Originaldaten in die von Vertex AI unterstützten Datentypen und -formate. Außerdem werden die verschiedenen Arten von Merkmalen in Zeitreihen und die besten Verfahren für die Datenaufnahme vorgestellt.

Zielsetzungen:

• Bereiten Sie die Eingabedaten so vor, dass sie den Anforderungen von Vertex AI Forecasting entsprechen.
• Demonstrieren Sie verschiedene Arten von Merkmalen.
• Beschreiben Sie die besten Praktiken für die Dateneingabe.

Modul 05 - Modellschulung

Themen:
Dieses Modul führt die Lernenden durch das Modelltraining und demonstriert die Konfigurationsdetails wie die Einrichtung des Kontextfensters, den Prognosehorizont und das Optimierungsziel.

Zielsetzungen:

• Konfigurieren Sie das Modelltraining.
• Wählen Sie das geeignete Ziel für die Trainingsoptimierung.

Modul 06 - Modellbewertung

Themen:
Dieses Modul beschreibt die Aufteilung der Trainingsdaten, demonstriert die Bewertungsmetriken und empfiehlt Ansätze zur Verbesserung der Modellleistung.

Zielsetzungen:

• Demonstration der Aufteilung von Trainingsdaten bei Zeitreihenprognosen.
• Beschreiben Sie die Bewertungsmetriken.
• Entwerfen Sie einen Ansatz zur Verbesserung der Leistung.

Modul 07 - Einsatz von Modellen

Themen:
Dieses Modul demonstriert die Modellvorhersage, insbesondere die Batch-Vorhersage mit Vertex AI Forecast. Außerdem werden die Abläufe des maschinellen Lernens (MLOps) und der Übergang von der Entwicklung zur Produktion untersucht.

Zielsetzungen:

• Setzen Sie das Prognosemodell ein.
• Beschreiben Sie Vertex AI Pipelines und MLOps.
• Verwenden Sie Batch-Vorhersagen, um Modellprognosen zu erstellen.

Modul 08 - Modellüberwachung

Themen:
Dieses Modul beschreibt die Modellabweichung und den Ansatz der Modellumschulung. Außerdem wird die Automatisierung des Prognose-Workflows mit Hilfe von Vertex AI Pipelines demonstriert.

Zielsetzungen:

• Beschreiben Sie die Modellabweichung.
• Demonstration der Modellumschulung.
• Verwenden Sie Vertex AI Pipelines und vorgefertigte (SDKs), um den Prognoseworkflow zu automatisieren.

Modul 09 - Scheitelpunktprognose im Einzelhandel

Themen:
Dieses Modul beschreibt einen Anwendungsfall zum Aufbau einer Prognoselösung mit Vertex AI Forecast in einem Einzelhandelsgeschäft. Es zeigt die Schritte und Überlegungen auf, geht durch eine Pilotstudie mit zwei verschiedenen Datensätzen und diskutiert die Herausforderungen und Lehren.

Zielsetzung:

• Beschreiben Sie die Schritte und Überlegungen beim Aufbau einer Prognoselösung im Einzelhandel.
• Demonstration der Modellentwicklung mit verschiedenen Datensätzen.
• Identifizieren Sie die Herausforderungen und die Lehren aus der Entwicklung eines Prognosemodells im Einzelhandel.

Modul 10 - Kurszusammenfassung

Themen:
Dieses Modul befasst sich mit den Hauptfunktionen von Vertex AI Forecast und fasst die Hauptthemen der einzelnen Module zusammen.

Zielsetzungen:

• Fassen Sie die Schritte zur Erstellung eines Prognosemodells mit Vertex AI zusammen.

Hinweise

Partner

Dieses Seminar bieten wir in Kooperation mit unserem Google Cloud Learning Partner Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH an.

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Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

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