Detaillierter Kursinhalt
Modul 01 – Einführung in den Kurs
Themen: Dieses Modul befasst sich mit den Gründen für den Aufbau einer Prognoselösung auf Google Cloud und stellt die Lernziele vor.
Ziele:
- Ermitteln Sie die Gründe, warum Sie sich mit der „Agent Platform Forecasting“-Funktion von Google vertraut machen sollten.
- Lernen Sie die Kursziele kennen
Modul 02 – Grundlagen zu Zeitreihen und Prognosen
Themen: Dieses Modul vermittelt theoretische Grundlagen zu verschiedenen Arten von Zeitreihenmodellen, Zeitreihenmustern und deren Analyse sowie zu Notationen für Prognosen.
Ziele:
- Nennen Sie die verschiedenen Arten von Sequenzmodellen.
- Ermitteln Sie die verschiedenen Muster und Analysemethoden von Zeitreihen.
- Beschreiben Sie die wichtigsten Begriffe der Prognose.
Modul 03 – Prognosen mit Google Cloud
Themen: Dieses Modul stellt zwei wichtige Optionen für die Erstellung einer Prognoselösung in der Google Cloud vor: BigQuery ML und Agent Platform Forecast (AutoML). Außerdem werden die besonderen Funktionen von Agent Platform Forecast beleuchtet und ein durchgängiger Workflow mit AutoML erläutert.
Ziele:
- Ermitteln Sie die Möglichkeiten zur Entwicklung von Prognosemodellen auf Google Cloud.
- Beschreiben Sie die Agent-Plattform und ihre Vorteile.
- Entdecken Sie den Arbeitsablauf zur Erstellung eines Prognosemodells mithilfe der Agent Platform.
Modul 04 – Datenaufbereitung
Themen: Dieses Modul befasst sich mit der Umwandlung von Originaldaten in die von der Agent Platform unterstützten Datentypen und -formate. Außerdem werden die verschiedenen Arten von Merkmalen in Zeitreihen sowie bewährte Verfahren für die Datenerfassung vorgestellt.
Ziele:
- Bereiten Sie die Eingabedaten so auf, dass sie den Anforderungen von „Agent Platform Forecasting“ entsprechen.
- Stellen Sie verschiedene Arten von Merkmalen vor.
- Beschreiben Sie die bewährten Verfahren für die Phase der Datenerfassung.
Modul 05 – Modellschulung
Themen: Dieses Modul führt die Lernenden durch das Modelltraining und erläutert die Konfigurationsdetails, wie beispielsweise die Einrichtung des Kontextfensters, des Prognosehorizonts und des Optimierungsziels.
Ziele:
- Das Modelltraining konfigurieren.
- Wählen Sie das geeignete Ziel für die Trainingsoptimierung aus.
Modul 06 – Modellbewertung
Themen: Dieses Modul beschreibt die Aufteilung der Trainingsdaten, erläutert die Bewertungskennzahlen und gibt Empfehlungen zur Verbesserung der Modellleistung.
Ziele:
- Veranschaulichen Sie die Aufteilung der Trainingsdaten bei der Zeitreihenprognose.
- Beschreiben Sie die Bewertungskennzahlen.
- Entwickeln Sie einen Ansatz zur Leistungssteigerung.
Modul 07 – Modellbereitstellung
Themen: Dieses Modul veranschaulicht die Modellprognose, insbesondere die Batch-Prognose mit Agent Platform Forecast. Außerdem werden Machine-Learning-Operations (MLOps) sowie der Übergang von der Entwicklung in die Produktion behandelt.
Ziele:
- Stellen Sie das Prognosemodell bereit.
- Beschreiben Sie die Pipelines der Agent-Plattform und MLOps
- Verwenden Sie Batch-Prognosen, um Modellprognosen zu erstellen.
Modul 08 – Modellüberwachung
Themen: Dieses Modul beschreibt die Modelldrift und den Ansatz des Modell-Retrainings. Außerdem wird die Automatisierung des Prognose-Workflows mithilfe von Agent Platform Pipelines veranschaulicht.
Ziele:
- Beschreiben Sie die Modelldrift.
- Demonstrieren Sie das erneute Trainieren des Modells.
- Nutzen Sie die Pipelines der Agent-Plattform und vorgefertigte SDKs, um den Prognose-Workflow zu automatisieren
Modul 09 – Prognosen auf der Agent-Plattform im Einzelhandel
Themen: Dieses Modul beschreibt einen Anwendungsfall zur Erstellung einer Prognoselösung mit Agent Platform Forecast in einem Einzelhandelsgeschäft. Es erläutert die einzelnen Schritte und zu beachtenden Aspekte, führt durch eine Pilotstudie mit zwei verschiedenen Datensätzen und erörtert die Herausforderungen und gewonnenen Erkenntnisse.
Ziele:
- Beschreiben Sie die Schritte und zu beachtenden Aspekte beim Aufbau einer Prognoselösung im Einzelhandel.
- Demonstrieren Sie die Modellentwicklung anhand verschiedener Datensätze.
- Ermitteln Sie die Herausforderungen und Erkenntnisse bei der Entwicklung eines Prognosemodells im Einzelhandel.
Modul 10 – Zusammenfassung des Kurses
Themen: Dieses Modell behandelt die wichtigsten Funktionen von „Agent Platform Forecast“ und fasst die Hauptthemen der einzelnen Module zusammen.
Ziele: Zusammenfassung der Schritte zum Aufbau eines Prognosemodells mit der Agent Platform.