Bij het analyseren van tijdreeksen (time series) zoek je naar structuren en patronen om het onderliggende proces te beschrijven en te verklaren. Maar ook naar manieren om op basis van geschikte modellen toekomstige waarden te voorspellen of om de effecten van alternatieve scenario's te onderzoeken.
Tijdsreeksen komen voor in allerlei disciplines, zoals bedrijfskunde, economie en sociale wetenschappen maar ook in biomedische en technische toepassingen. In deze cursus worden moderne methoden voor time series analysis, modelling en forecasting behandeld.
Naast de traditionele methoden voor trend- en seizoensgebonden decompositie van time series, komen ook meer geavanceerde statistische technieken aan de orde, zowel in het tijddomein als in het frequentiedomein.
Tijdens deze cursus:
Academici en hbo'ers die binnen hun werk tijdreeksgegevens moeten analyseren en voorspellen. De cursus is ook geschikt voor docenten van universiteiten en hogescholen die kennis willen nemen van actuele methoden op het gebied van tijdreeksanalyse.
Kennis van statistische basistechnieken zoals toetsen, schatten en regressiemodellering wordt bekend verondersteld.
In overleg met de deelnemers kan deze cursus in het Nederlands of Engels worden gehouden. Praktische voorbeelden zijn in R.
De technieken die tijdens de cursus gedemonstreerd worden met R, zijn ook in Python uit te voeren en leveren vergelijkbare resultaten op. Deelnemers ontvangen bestanden met voorbeelddata, zodat ze met hun favoriete software voor data analyse de resultaten kunnen reproduceren. Het is mogelijk om R vanuit Python en Python vanuit R te gebruiken en zo de voordelen van elk te combineren. Wil je Python gaan gebruiken of meer mogelijkheden van Python ontdekken? Bekijk onze cursus Python voor ingenieurs.
Bekijk ook het overzicht van alle data-analyse en statistiek cursussen.
Interesse in aanpalende cursussen? Kijk ook eens naar de cursus Practical data science, Data mining & predictive modeling, Multivariate data analysis, Python voor ingenieurs, Design of Experiments (InCompany training) en Essentials of predictive analytics (InCompany training).
Benieuwd naar de achtergrond van cursusleider Koo Rijpkema en zijn kijk op het belang van data in de wereld van techniek? Lees het interview!
| Cursusleider(s): | Dhr. Dr. J.J.M. Rijpkema (Technische Universiteit Eindhoven (TU/e)) |
| Cursusdata: | 8, 10, 15 en 17 mei 2023 |
| Dagindeling: | dagcursus |
| Locatie: | Aristo Utrecht |
| Prijs: | € 1.995,00 excl. btw |
Taal |
Dit programma kan op verzoek in het Engels worden gegeven. |
Dag 1 - 8 mei 2023
Dag 2 - 10 mei 2023
Dag 3 - 15 mei 2023
Dag 4 - 17 mei 2023
“Deep dive in toegepaste statistiek op tijdreeksvoorspelling.”Stefan Manders (ING Bank)
“Intensieve cursus, met praktisch inzicht in de theorie van tijdsreeksen.”medewerker van Coöperatie VGZ
“De cursusstof is inhoudelijk helder gepresenteerd en er is orde aangebracht in de vele methodes.”medewerker Belastingdienst Utrecht
“De cursus is in veel opzichten leerzaam. Theoretische deel was inspannend en intensief.”medewerker Achmea Expertise
“Leerzame cursus, ik wil hier veel mee doen in mijn dagelijks werk.”medewerker NV Nederlandse Gasunie
“Diepgaand, goed theoretisch onderbouwd, met voldoende praktijkelementen.”Martijn van Eeten (IHC Holland BV)
“De cursus was een zeer nuttige inleiding tot tijdsreeksanalyse en bevat veel aanknopingspunten voor verdere studie.”cursist van Centraal Planbureau
“Mooie combinatie van grondslagen en praktische vaardigheden.”cursist van Ministerie van Justitie en Veiligheid
“Leuke introductie met een goed overzicht van de basisblokken in de tijdreeksanalyse.”Jan Willem Goemans (Provincie Noord-Holland)
“Goed uitgelegd, en vaak verwijzing naar eerder uitgelegde onderdelen. Ook oefenen met de stof was aanwezig.”Marc de Wolf (ASML Netherlands BV)