KI für Zeitreihendaten: Analyse, Prognose und Anomalieerkennung

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
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   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Zeitreihendaten spielen in technischen und industriellen Anwendungen eine zentrale Rolle. Maschinen, Sensoren, Produktionsanlagen und Energiesysteme erzeugen kontinuierlich Daten, aus denen sich Betriebszustände, Entwicklungen und Abweichungen ableiten lassen. KI-Verfahren bieten hierfür vielfältige Möglichkeiten, stellen aber aufgrund der zeitlichen Abhängigkeiten und wechselnder Betriebsbedingungen besondere Anforderungen an Datenaufbereitung und Modellierung.
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   Die Schulung vermittelt einen praxisorientierten Zugang zur Analyse und Verarbeitung von Zeitreihen und zeigt, wie daraus Prognosen und Hinweise auf ungewöhnliche Betriebszustände gewonnen werden können. Neben grundlegenden Eigenschaften von Zeitreihen werden typische Herausforderungen bei realen Daten behandelt, etwa fehlende Werte, Rauschen, nicht-stationäre Verläufe und unterschiedliche zeitliche Muster.
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   Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Auswahl und Anwendung geeigneter Modellansätze für konkrete Aufgabenstellungen. Dabei werden klassische Verfahren und moderne Machine-Learning-Methoden gegenübergestellt und anhand ihrer jeweiligen Einsatzmöglichkeiten eingeordnet. Die Bewertung der Modellqualität und der Umgang mit den Grenzen KI-gestützter Prognosen werden ebenfalls betrachtet.
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   Praktische Übungen greifen typische industrielle Szenarien auf. Dazu gehören die Erstellung eines einfachen Prognosemodells, die Erkennung von Anomalien in Sensordaten und die Betrachtung eines Predictive-Maintenance-Falls. So wird nachvollziehbar, wie Zeitreihen-KI vom Ausgangsdatenbestand bis zur technischen Anwendung eingesetzt und bewertet werden kann.
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   Der Kursinhalt lässt sich wie folgt zusammenfassen

   Grundlagen von Zeitreihendaten (Struktur, Eigenschaften, Herausforderungen)
   Datenvorverarbeitung für Zeitreihen (Rauschen, Missing Values, Normalisierung)
   Klassische Verfahren der Zeitreihenanalyse (Trend, Saisonalität, Autokorrelation)
   Einführung in ML-basierte Zeitreihenmodelle
   Prognosemodelle für kurzfristige und langfristige Vorhersagen
   Anomalieerkennung in Zeitreihendaten
   Predictive Maintenance und Condition Monitoring
   Feature Engineering für Zeitreihen (Sliding Windows, Lag Features etc.)
   Evaluation von Zeitreihenmodellen (MAE, RMSE, MAPE etc.)
   Umgang mit nicht-stationären Daten
   Einsatz von KI in industriellen Prozessen (Produktion, Energie, IoT)
   Grenzen und Risiken von KI-gestützten Prognosesystemen

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   Praxisanteile

   Aufbau eines einfachen Prognosemodells für industrielle Zeitreihen
   Entwicklung eines Anomalieerkennungssystems auf Sensordaten
   Analyse eines Predictive-Maintenance-Use-Cases
   Vergleich klassischer vs. ML-basierter Zeitreihenverfahren

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

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   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

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   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

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