Blended Learning

Predictive Analytics: Datenbasierte Prognosen mit KI und Vorhersagemodellen

Datenbasierte Vorhersagen mit Künstlicher Intelligenz und Zeitreihen-Modellen

Datenbasierte Prognosen sind der Schlüssel für eine sichere und bedarfsgerechte Planung, intelligente Ressourcenallokation, präventive Qualitätskontrolle und vieles mehr und können für Unternehmen schnell wettbewerbsentscheidend werden. Wie Predictive Analytics im Detail funktioniert und wie Sie entsprechende Datenanalyseprozesse von A bis Z aufbauen, erfahren Sie in diesem Kurs. Sie erfahren alles über Zeitreihenmodelle und wenden diese in vielen Übungen und unterschiedlichen Szenarien selbst an. Dabei können Sie sich die Lerneinheiten flexibel einteilen: Der Kurs besteht aus didaktisch hochwertigen Selbstlernmodulen, Live-Webinaren und umfangreichen Übungen in Form von Jupyter Notebooks. Über einen Zeitraum von vier Wochen können Sie sich das Wissen aneignen, die Aufgaben lösen und mit den Datensätzen das Thema spielerisch erkunden - ideal, wenn Sie sich berufsbegleitend weiterbilden möchten.
Modul 1: Webinar
45 Minuten
Kick-off und gemeinsamer Start ins Seminar
Kick-off und gemeinsamer Start ins Seminar

Das erste Webinar startet mit einer detaillierten Vorstellung von Aufbau, Erwartungen und Zielen für den Kurs. Gemeinsam wird auch ein Blick auf die ersten Lerneinheiten geworfen

Modul 2: Selbstlernphase
60 Min.
Warum Zeitreihen helfen, die Realität zu verstehen
Warum Zeitreihen helfen, die Realität zu verstehen

Entdecken Sie in der ersten Lerneinheit, wie Sie mit Zeitreihenanalysen und Perspektivenwechsel fundierte Entscheidungen treffen können. Dabei werden die Konzepte der Predictive Analytics an anschaulichen Beispielen erklärt

Modul 3: Webinar
90 Min.
Zeitreihen verstehen und einsetzen
Zeitreihen verstehen und einsetzen

Im zweiten Webinar werden Sie das Gelernte aus den Modulen zuvor praktisch anwenden und erfahren, wie Sie mithilfe von etwas Python-Code Zeitreihen analysieren und interpretieren können. Sie lernen, wie Sie Zeitreihen in ihre Bestandteile wie Trend, Saisonalität und Rauschen zerlegen, um ein besseres Verständnis der zugrundeliegenden Muster zu gewinnen.

Modul 4: Selbstlernphase
90 Min.
Praxisübung: Zeitreihen analysieren und anwenden
Praxisübung: Zeitreihen analysieren und anwenden

In der ersten Praxisphase haben Sie die Möglichkeit, die im Kapitel erworbenen Kenntnisse und die im Webinar erarbeiteten Python-Klassen selbst auf konkrete Aufgabenstellungen anzuwenden. Dabei zum Einsatz kommen Jupyter Notebooks und Datensets, mit denen Sie die Übungen nachmachen und auch experimentieren können. 

Modul 5: Selbstlernphase
90 Min.
Regressionsmodelle im Detail
Regressionsmodelle im Detail

Tauchen Sie in ein in die Welt der Statistik, Regressionsmodelle und optimalen Entscheidungsfindung, und lernen Sie, mit Statistik in die Zukunft zu blicken. Dabei erfahren Sie alles über die Grundlagen von Regressionen, um Zusammenhänge zwischen Variablen zu identifizieren und Vorhersagen abzuleiten, sowie über das Gleichgewicht zwischen Überanpassung und besseren Ergebnissen. Danach lernen Sie die multivariate Regression kennen, bei der mehrere unabhängige Variablen verwendet werden, und erfahren alles über die Herausforderungen bei der Erstellung dieser Modelle. Das Kapitel schließt mit Gradientenverfahren zur Optimierung von Regressionsmodellen und zeigt Ihnen, wie Sie die optimalen Parameter erreichen, um präzise Vorhersagen zu treffen.

Modul 6: Webinar
90 Min.
Methoden für die prädiktive Analyse: Regressionsmodelle
Methoden für die prädiktive Analyse: Regressionsmodelle

Im dritten Webinar setzen Sie die neu gewonnenen Erkenntnisse in die Praxis um. Sie entwickeln zusammen mit den Referent:innen eine neue Regressionsklasse, mit der Sie präzise, statistische Vorhersagen für Ihre Zeitreihenobjekte treffen können.

Modul 7: Selbstlernphase
90 Min.
Praxisübung: Regressionsmodelle praktisch einsetzen
Praxisübung: Regressionsmodelle praktisch einsetzen

In dieser Praxisphase haben Sie die Möglichkeit, die in den Kapiteln zuvor erworbenen Kenntnisse und die im Webinar erarbeiteten Python-Klassen direkt auf konkrete Aufgabenstellungen anzuwenden. Dabei zum Einsatz kommen Jupyter Notebooks und bereitgestellte Datensets.

Modul 8: Selbstlernphase
120 Minuten
Neuronale Netze und Deep Learning
Neuronale Netze und Deep Learning

In dieser Selbstlerneinheit beschäftigen Sie sich ausführlich mit Neuronalen Netzen und ihren Bausteinen. Sie erfahren dabei, wie KI-Modelle funktionieren und welche Vor- und Nachteile ihre jeweiligen Bausteine haben. Sie lernen alles über:

  • Konzepte und Funktionen von Neuronalen Netzen
  • Aktivierungsfunktionen in Neuronalen Netzwerken
  • Einführung in tiefe Neuronale Netzwerke und ihr Potenzial
  • Einführung in Deep Learning und die entscheidende Rolle der Kettenregel
  • Gradienten und Funktionsketten
  • Verschwindende und explodierende Gradienten
Modul 9: Webinar
90 Min.
Tiefe Neuronale Netze erstellen
Tiefe Neuronale Netze erstellen

In diesem Webinar implementieren Sie Neuronale Netze in Python mithilfe von Pytorch. Sie gießen die gelernten Konzepte in Code und konzipieren in wenigen Schritten ihre eigenen tiefen Neuronalen Netze.

Modul 10: Selbstlernphase
90 Min.
Praxisübung: Tiefe Neuronale Netze zur Anwendung bringen
Praxisübung: Tiefe Neuronale Netze zur Anwendung bringen

In dieser Praxisphase werden Sie die im Webinar erarbeiteten Python-Klassen direkt auf konkrete Aufgabenstellungen anwenden. Dabei zum Einsatz kommen Jupyter Notebooks und bereitgestellte Datensets.

Modul 11: Selbstlernphase
90 Min.
Transformer-Modelle und ihre Funktion für Vorhersagen
Transformer-Modelle und ihre Funktion für Vorhersagen

In dieser Lerneinheit machen Sie sich mit Transformer-Modellen vertraut und erfahren, warum diese optimal für Zeitreihenvorhersagen geeignet sind. Zu Beginn reflektieren Sie das bisher erworbene Wissen über Zeitreihen, Vorhersagemodelle und neuronale Netze. Dabei verknüpfen Sie die erlernten Inhalte mit Kernkonzepten des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz und lernen die Funktionsweise von Transformern im Detail kennen. Zum Schluss erfahren Sie, wie Transformer angewendet werden und warum sie so erfolgreich sind.

Modul 12: Webinar
90 Min.
Transformer-Modelle mit PyTorch implementieren
Transformer-Modelle mit PyTorch implementieren

Im letzten gemeinsamen Webinar implementieren Sie zusammen mit den Referent:innen Transformer-Modelle in Python mithilfe von PyTorch. Die erlernten Konzepte wie Einbettungen, positionsbezogene Codierung und Aufmerksamkeitsmechanismen werden in flexiblen Klassen umgesetzt. Dies ermöglicht es Ihnen, schnell und unkompliziert Transformer-Modelle auf Ihre eigenen Daten anzuwenden.

Modul 13: Selbstlernphase
90 Min.
Praxisübung: Prädiktive Analyse selbst durchführen
Praxisübung: Prädiktive Analyse selbst durchführen

Wie in jeder Praxisphase haben Sie die Möglichkeit, die im Kapitel erworbenen Kenntnisse und die im Webinar erarbeiteten Python-Klassen in Jupyter Notebooks direkt auf konkrete Aufgabenstellungen anzuwenden und damit zu experimentieren.

Inhalte

1. Warum Zeitreihen helfen, die Realität zu verstehen

  • Das Konzept der prädiktiven Analyse mit Zeitreihen
  • Die vier Facetten der Zeitreihenanalyse
  • Die Rolle von Variablen in alltäglichen Fragestellungen
  • Die Zeitreihen-Metriken

2. Regressionsmodelle im Detail

  • Statistik und der Umgang mit Blickwinkeln
  • Vorhersagen durch Regression
  • Multivariate Regression
  • Wie lernt ein Regressionsmodell?

3. Vorhersagen mit Neuronalen Netzen

  • Einführung in Neuronale Netze
  • Aktivierungsfunktionen für Neuronen
  • Tiefe neuronale Netze erstellen
  • Deep versus Wide Learning

4. Vorhersagen mit Transformer-Modellen

  • Prozess der Vorhersagenerstellung
  • Daten für Maschinen sichtbar machen
  • Aufmerksamkeitssteuerung
  • Softmax-Funktion und Kausalität

Wie lernen Sie in dem Kurs?

Dieses Online Essential bietet Ihnen ein digitales Blended-Konzept, das für das berufsbegleitende Lernen entwickelt wurde. Mit einem Zeitbudget von mindestens 3-4 Stunden pro Woche kommen Sie sicher ans Ziel. Alternativ können Sie sich die Lerneinheiten flexibel einteilen. So lernen Sie in dem Kurs:

Selbstlernphasen: Lernen Sie selbstbestimmt, in Ihrem eigenen Tempo und wann immer Sie möchten. Unsere Kurse bieten Ihnen dafür didaktisch hochwertiges Lernmaterial mit Videos, Artikeln, interaktiven Übungen, Quizzes und Lernkontrollen.

Live-Webinare: In regelmäßigen Online-Seminaren treffen Sie Ihre Referent:innen persönlich. Sie erhalten Antworten auf Ihre Fragen, konkrete Hilfestellungen und Anleitungen, um Ihr Wissen zu vertiefen und die erworbenen Fähigkeiten in praktischen Übungen anzuwenden.

Praxisaufgaben: Um die Fähigkeiten in der Praxis zu lernen, erhalten Sie Zugang zu Jupyter Notebooks, die es Ihnen ermöglichen, das erlernte Wissen selbst praktisch anzuwenden. Durch diese Übungen erhalten Sie ein tiefes Verständnis für die Arbeit mit Daten und erarbeiten sich Methoden und Techniken, die Sie im beruflichen Alltag anwenden können.

Lern-Community: Während des gesamten Kurses steht Ihnen eine digitale Lern-Community zur Verfügung. Tauschen Sie sich mit anderen Teilnehmenden und den Referent:innen aus und klären Sie Fragen.

Teilnahmebescheinigung und Open Badge: Als Absolvent:in des Kurses erhalten Sie ein Zertifikat und ein Open Badge, das Sie ganz einfach in beruflichen Netzwerken (u.a. LinkedIn) teilen können. 

In Ihrer Online-Lernumgebung finden Sie nach Ihrer Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und Extra-Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.

Ihr Nutzen

  • Erwerben Sie Kenntnisse über Schlüsselkonzepte wie Trends, Anomalien und Saisonalität und lernen Sie, wie Methoden der Künstlichen Intelligenz zur Vorhersage Ihrer Kennzahlen angewendet werden können.
  • Nutzen Sie das theoretisch erlangte Wissen praktisch in Jupyter Notebooks mit Python, und diskutieren Sie anschließend Ihre Erfahrungen mit erfahrenen Unternehmensberater:innen sowie KI-Entwickler:innen.
  • Eine sorgfältig von Pädagog:innen, Unternehmensberater:innen und KI-Entwickler:innen entwickelte Lernreise gewährleistet eine optimale Vermittlung, Anwendung und Vertiefung des Wissens.
  • Der abwechslungsreiche Methoden-Mix aus Webinaren, Selbstlern-Einheiten und der Anwendung anhand praktischer Use Cases fördert eine nachhaltige Verankerung des erworbenen Wissens.
  • Die Webinare werden in Zusammenarbeit zwischen KI-Expert:innen und Unternehmensberater:innen präsentiert.
  • Ein umfassendes Cheat-Sheet für Python, inklusive aller wichtigen Funktionen und Formeln, hilft bei der praktischen Arbeit.

Wie lernen Sie in dem Kurs?

Dieser Online-Kurs bietet Ihnen ein digitales Blended-Konzept, das für berufsbegleitendes Lernen entwickelt wurde. Mit einem Zeitbudget von mindestens 3-4 Stunden pro Woche kommen Sie sicher ans Ziel. Alternativ können Sie sich die Lerneinheiten flexibel einteilen. So lernen Sie in dem Kurs:

Selbstlernphasen: Lernen Sie selbstbestimmt, in Ihrem eigenen Tempo und wann immer Sie möchten. Unsere Kurse bieten Ihnen dafür didaktisch hochwertiges Lernmaterial mit Videos, Artikeln, interaktiven Übungen, Quizzes und Lernkontrollen.

Live-Webinare: In regelmäßigen Online-Seminaren treffen Sie Ihre Referent:innen persönlich. Sie erhalten Antworten auf Ihre Fragen, konkrete Hilfestellungen und Anleitungen, um Ihr Wissen zu vertiefen und die erworbenen Fähigkeiten in praktischen Übungen anzuwenden.

Praxisaufgaben: Um die Fähigkeiten in der Praxis zu lernen, erhalten Sie Zugang zu Jupyter Notebooks, die es Ihnen ermöglichen, das erlernte Wissen selbst praktisch anzuwenden. Durch diese Übungen erhalten Sie ein tiefes Verständnis für die Arbeit mit Daten und erarbeiten sich Methoden und Techniken, die Sie im beruflichen Alltag anwenden können.

Lern-Community: Während des gesamten Kurses steht Ihnen eine digitale Lern-Community zur Verfügung. Tauschen Sie sich mit anderen Teilnehmenden und den Referent:innen aus und klären Sie Fragen.

Teilnahmebescheinigung und Open Badge: Als Absolvent:in des Kurses erhalten Sie ein Zertifikat und ein Open Badge, das Sie ganz einfach in beruflichen Netzwerken (u.a. LinkedIn) teilen können. 

Future Jobs Club: Mit der Buchung dieses Online-Kurses erhalten Sie Zugang zum Future Jobs Club mit exklusiven Informationen, Angeboten und Möglichkeiten zur Vernetzung.  

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Teilnehmer:innenkreis und Voraussetzungen

Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte aus allen Branchen mit Interesse an Predictive Analysis und Predicitve Maintenance sowie an alle, die sich zum Data Analyst oder zum Data Scientist weiterbilden möchten.

Für die Teilnahme empfehlen wir folgende Voraussetzungen:

  • Basiswissen der Python-Syntax (Variablen, Operatoren, Schleifen, Bedingungen, Funktionen etc.)
  • Grundlegendes mathematisches Wissen zur Vektorrechnung
  • Einordnung von Numpy, Pandas, Matplotlib
  • Kenntnisse in PyTorch und scikit-learn sind nicht erforderlich, aber von Vorteil

Zur Vorbereitung:

  • Installieren Sie Python 3 auf Ihrem Rechner
  • Richten Sie die virtuelle Umgebung "venv" ein und aktivieren Sie "venv"
  • Installieren Sie Jupyter Notebooks auf Ihrem Rechner
  • Installieren Sie die Bibliotheken numpy, pandas und matplotlib
  • Erstellen Sie ein neues Notebook in Jipyter Notebooks und importieren Sie die Bibliotheken

Durch diese Schritte wird Python 3 mit einer virtuellen Umgebung eingerichtet, in der Jupyter Notebooks sowie die Bibliotheken numpy, pandas und matplotlib installiert und nutzbar sind.

Open Badges - Zeigen Sie auch digital, was Sie können.

Open Badges sind anerkannte, digitale Teilnahmezertifikate. Diese verifizierbaren Nachweise sind der aktuelle Standard für die Einbindung in Karrierenetzwerken wie z.B. LinkedIn. Damit zeigen Sie digital, über welche Kompetenzen Sie verfügen. Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Sie von uns ein Open Badge.

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