Beschreibung
Predictive Analytics und Machine Learning
Predictive Analytics und Machine Learning bieten eine Vielzahl von Vorteilen:- Vorhersagegenauigkeit : Durch den Einsatz von Predictive Analytics und Machine Learning können Unternehmen Vorhersagemodelle entwickeln, die auf historischen Daten basieren und zukünftige Ereignisse oder Trends vorhersagen können. Dies ermöglicht fundierte Entscheidungen und eine bessere Planung.
- Optimierung von Geschäftsprozessen : Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen ineffiziente Geschäftsprozesse identifizieren und optimieren. Predictive Analytics und Machine Learning können dabei helfen, Engpässe zu erkennen, Ressourcen zu optimieren und Kosten zu senken.
- Personalisierte Kundenansprache : Mit Hilfe von Predictive Analytics und Machine Learning können Unternehmen das Kundenverhalten besser verstehen und personalisierte Marketing- und Vertriebsstrategien entwickeln. Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen individuelle Empfehlungen, personalisierte Werbeaktionen und maßgeschneiderte Angebote bereitstellen.
- Risikomanagement: Predictive Analytics und Machine Learning können Unternehmen dabei helfen, potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen und proaktiv zu handeln. Durch die Analyse historischer Daten und die Identifizierung von Mustern können Risikofaktoren vorhergesagt und geeignete Maßnahmen ergriffen werden, um Schäden zu minimieren.
- Wettbewerbsvorteil : Unternehmen, die Predictive Analytics und Machine Learning erfolgreich einsetzen, können einen deutlichen Wettbewerbsvorteil erlangen. Durch die Nutzung von Daten und die Anwendung fortschrittlicher Analysetechniken können Unternehmen bessere Einblicke gewinnen, fundierte Entscheidungen treffen und schnell auf Marktveränderungen reagieren.
- Automatisierung von Aufgaben: Machine Learning ermöglicht die Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben und Prozessen. Dadurch können Mitarbeiter von zeitaufwändigen Aufgaben entlastet werden und sich auf strategischere und wertschöpfendere Tätigkeiten konzentrieren.
Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 9 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Einführung in Predictive Analytics und Machine Learning: Grundlagen und Anwendungen.
- Definitionen und Konzepte von Predictive Analytics und Machine Learning.
- Beispiele und Anwendungsgebiete in verschiedenen Branchen.
- Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen.
- Herausforderungen und Best Practices bei der Anwendung von Predictive Analytics und Machine Learning.
- Datenaufbereitung und Datenreinigung.
- Identifikation und Erfassung relevanter Datenquellen.
- Datenbereinigungstechniken: Behandlung fehlender Werte, Ausreißererkennung und -behandlung.
- Datenintegration und -transformation für die Analyse.
- Normalisierung, Skalierung und Codierung von Daten.
- Explorative Datenanalyse
.
- Datenvisualisierungstechniken: Histogramme, Streudiagramme, Heatmaps.
- Statistische Analysemethoden: Verteilungen, Korrelationen, Hypothesentests.
- Erkennung von Mustern und Trends in den Daten.
- Segmentierung von Daten zur Identifikation von Untergruppen.
- Feature Engineering
.
- Merkmalsauswahltechniken: Filtermethoden, Wrapper-Methoden, Embedded-Methoden.
- Merkmalsextraktion: Reduzierung der Dimensionalität, Feature-Konstruktion.
- Behandlung kategorialer Merkmale: One-Hot-Encoding, Label-Encoding.
- Skalierung und Normalisierung von Merkmalen.
- Modellauswahl und Evaluation
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- Überblick über gängige Machine-Learning-Algorithmen: lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines, neuronale Netze.
- Auswahlkriterien für Modelle: Genauigkeit, Robustheit, Interpretierbarkeit.
- Bewertung der Modellleistung: Trainings- und Testdaten, Evaluationsmetriken.
- Vergleich verschiedener Modelle und Auswahl des besten Modells.
- Modelltraining und -validierung.
- Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsets.
- Parameteroptimierung und Hyperparameter-Tuning.
- Modelltraining mit den Trainingsdaten.
- Validierung des Modells mit den Testdaten.
- Fortgeschrittene Techniken des Machine Learning
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- Ensemble-Methoden: Bagging, Boosting, Random Forests.
- Deep Learning: Einführung in neuronale Netze und tiefe neuronale Netze.
- Anwendung von Deep Learning auf Bild- und Textdaten.
- Einführung in Natural Language Processing (NLP): Textvorverarbeitung, Textklassifikation.
- Deployment von Modellen.
- Konvertierung von Modellen in produktionsfähige Formate.
- Integration von Modellen in bestehende Systeme und Anwendungen.
- Überwachung der Modellleistung in Echtzeit.
- Skalierung und Optimierung der Modellbereitstellung.
Zielgruppe / Voraussetzungen
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Eine Informationsanfrage zu diesem Kurs ist nur für Beteiligte aus dem B2B-Bereich sinnvoll.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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