Predictive Analytics: Prognosemodelle entwickeln und datenbasierte Entscheidungen treffen
Hersteller: Sonstige
Softwareversion:
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Schulung für Entscheider & Experten & Fortgeschrittene
Schulungszeiten
9:30 - 17:00 Uhr (8 x 45 Min)
In Absprache andere Zeiten möglich.
Zielgruppe
Voraussetzung
Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse. Erste Erfahrungen mit Python.
Inklusivleistungen
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- WissensPiloten Zertifikat
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- Stift und Notizblock
Bei Schulungen in unseren Schulungszentren:
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- Mittagessen
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- kalte- und warme Getränke
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- Indiv. eingerichteter PC/Mac für jeden Teilnehmer
Bei Online Schulungen
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- Professionelles Webinar / Online Meeting System Informationen zu tech. Anforderungen
Fördermöglichkeiten
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Was Sie in Ihrer Schulung Predictive Analytics: Prognosemodelle entwickeln und datenbasierte Entscheidungen treffen lernen:
Erweitern Sie Ihre Kompetenzen im Bereich Datenanalyse: In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie mit Predictive Analytics eigenständig Prognosemodelle entwickeln und datenbasierte Entscheidungen für Ihr Unternehmen treffen. Profitieren Sie von praxisnahen Inhalten und heben Sie Ihre analytischen Fähigkeiten gezielt auf das nächste Level.
Schulungsbeschreibung
Predictive Analytics bezeichnet die Anwendung statistischer Methoden, Algorithmen und maschinellen Lernens, um aus historischen Daten zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen.
Nach der Teilnahme wenden Sie Predictive-Analytics-Methoden eigenständig an, entwickeln eigene Prognosemodelle und übertragen diese auf Ihre spezifischen Datensätze. Sie wählen gezielt die wichtigsten Algorithmen aus dem Bereich Machine Learning für Ihre Anwendungsfälle aus, evaluieren Modelle professionell und interpretieren die Ergebnisse sicher.
Durch zahlreiche Hands-on-Übungen und ein anspruchsvolles Praxisprojekt bauen Sie fundierte Kompetenzen auf, um Prognosemodelle nachhaltig in Ihre Geschäftsprozesse zu integrieren.
Nutzen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten und verschaffen Sie sich entscheidende Vorteile – mit unserer kompakten und intensiven Schulung Predictive Analytics!
Schulungsinhalte Predictive Analytics: Prognosemodelle und datenbasierte Entscheidungen
- Was ist Predictive Analytics?
- Abgrenzung zu Descriptive & Prescriptive Analytics
- Typische Anwendungsfälle (z. B. Churn Prediction, Absatzprognose, Wartungsbedarf)
Datenaufbereitung und Feature Engineering
- Datenbereinigung und Umgang mit fehlenden Werten
- Auswahl und Transformation von Merkmalen
Modellierung
- Überblick über gängige Algorithmen (Lineare Regression, Random Forest, Gradient Boosting, SVM, Neuronale Netze)
- Auswahl des passenden Modells für verschiedene Aufgabenstellungen
Modelltraining und -evaluation
- Trainings-/Testdatensplit und Cross-Validation
- Wichtige Metriken zur Bewertung von Prognosemodellen (Accuracy, Precision, Recall, ROC, RMSE)
Interpretierbarkeit und Visualisierung
- Feature Importance, SHAP, LIME
- Visualisierung von Ergebnissen und Modellen
Deployment und Anwendung
- Modell-Export und Integration in Anwendungen
- Automatisierung von Vorhersagen (z. B. mit Python-Skripten, REST-APIs)
Hands-on: Eigene Vorhersagemodelle bauen
- Komplexprojekt mit Beispiel-Datensatz und individueller Umsetzung
Wichtige Fragen zur Schulung
Für wen ist die Schulung Predictive Analytics geeignet?
Die Schulung richtet sich an Business-Analyst:innen, Data Scientists sowie alle Interessierten, die Prognosemodelle in ihrem Unternehmen oder Fachbereich nutzen möchten. Sie ist besonders geeignet für Personen mit Grundkenntnissen in Statistik und Datenanalyse sowie ersten Erfahrungen in Python, die ihre Fähigkeiten gezielt ausbauen und datengetriebene Entscheidungen in der Praxis umsetzen wollen.
Welche Voraussetzungen muss ich für die Teilnahme erfüllen?
Sie sollten über grundlegende Kenntnisse in Statistik und Datenanalyse verfügen und bereits erste praktische Erfahrungen mit der Programmiersprache Python gesammelt haben. Außerdem benötigen Sie für die praktischen Übungen Python mit pip und eine Entwicklungsumgebung wie Visual Studio Code.
Was lerne ich konkret in der Schulung Predictive Analytics?
Sie lernen, wie Sie Predictive-Analytics-Methoden sicher anwenden, eigene Prognosemodelle entwickeln und diese auf Ihre individuellen Datensätze übertragen. Darüber hinaus erwerben Sie fundierte Kenntnisse zu den wichtigsten Machine-Learning-Algorithmen, lernen Modelle zu evaluieren, Ergebnisse zu interpretieren und Prognosemodelle sinnvoll in Unternehmensprozesse einzubinden.
Wie praxisnah ist die Schulung aufgebaut?
Die Schulung ist sehr praxisorientiert gestaltet und beinhaltet zahlreiche Hands-on-Übungen sowie ein komplexes Praxisprojekt mit einem Beispiel-Datensatz. Sie haben die Möglichkeit, eigene Prognosemodelle zu entwickeln, zu testen und die erlernten Methoden direkt auf konkrete Anwendungsfälle zu übertragen.
Welche Themen und Inhalte werden in der Schulung behandelt?
Die Schulung deckt das gesamte Spektrum von Predictive Analytics ab: Einführung in die Thematik, Abgrenzung zu anderen Analytics-Methoden, typische Anwendungsfälle, Datenaufbereitung und Feature Engineering, Auswahl und Anwendung gängiger Algorithmen (z. B. Lineare Regression, Random Forest, Neuronale Netze), Modelltraining und -bewertung, Interpretierbarkeit und Visualisierung der Ergebnisse sowie Deployment und Integration der Modelle in bestehende Systeme. Außerdem lernen Sie, Vorhersagen zu automatisieren und Prognosemodelle nachhaltig in Ihre Geschäftsprozesse zu integrieren.
Schulungsdauer: 3 Tage
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