Inhalte
Methodische Grundlagen zu Predictive Analytics und Machine Learning
- Segmentierung.
- Regression und Klassifikation.
- Training und Testing von Machine-Learning-Modellen.
- Beliebte Fehler beim Machine Learning.
- Identifikation potenzieller Einsatzfelder (z. B. in Controlling, Marketing, Sales, Produktion).
Datenbeschaffung und -aufbereitung als Grundlage für Predictive Analytics und Machine Learning
- Zusammenführung und Bereinigung von Rohdaten.
- Datenaufbereitung für das Machine Learning.
- Datenexploration und -visualisierungen.
- Feature Engineering und Selektion.
- Cross Validation.
Konkrete Projekte, Tools und Case Studies
- Einblick in wesentliche Verfahren anhand von Fallstudien.
- Erläuterung der gängigsten Machine-Learning-Verfahren.
- Zeitreihenanalysen.
- Praktische Übungen mit Machine Learning Tools.
- Übung zum Clustering von Kundensegmenten.
- Übung zu Prognoseverfahren.
Aktuelle Trends und Entwicklungstendenzen
Lernumgebung
In Ihrer Online-Lernumgebung finden Sie nach Ihrer Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und Extra-Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.
Ihr Nutzen
In diesem Seminar profitieren Sie von Expert:innenwissen, um eine Vielzahl von Datenquellen zielorientiert zu analysieren, Prognosen und Reports auf eine validere Basis zu stellen und Entscheidungen sicherer zu treffen. Sie erfahren praxisnah anhand von vielen Beispielen und Übungen,
- welche Voraussetzungen für den Einsatz von Machine Learning und Predictive Analytics erforderlich sind,
- welche Einsatzmöglichkeiten Sie im Controlling durch den Einsatz von Machine Learning und Predictive Analytics haben,
- welche Methoden und Verfahren für das Controlling zielführend sind und
- wie Sie die Eignung und den potenziellen Erfolg von KI, Data Science und Machine Learning bewerten.
Sie können optional eine E-Prüfung absolvieren und erhalten neben der Teilnahmebestätigung ein Zertifikat entsprechend dem Prüfungsergebnis.
Methoden
Praxisorientierter Vortrag, Fallbeispiele und Übungen am PC, Diskussion und optionale Prüfung.
Teilnehmer:innenkreis
Fach- und Führungskräfte und Verantwortliche für das Berichtswesen, die Planung und die Budgetierung aus dem Controlling, die ihre methodischen Kenntnisse erweitern möchten, Mitarbeiter:innen, die Machine Learning und Data Science nutzen möchten.
Im Seminar wird mit dem Tool "Knime" gearbeitet; Vorerfahrungen sind nicht notwendig. Es ist jedoch von Vorteil, wenn die Teilnehmenden mit der Arbeit mit Excel vertraut sind.
Optionale Prüfung
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Seminarbewertung zu „Predictive Analytics: Methoden - Verfahren - Anwendungen“
Starttermine und Details
Donnerstag, 22.06.2023
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
Freitag, 23.06.2023
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
- ein gemeinsames Mittagessen pro vollem Seminartag,
- Pausenverpflegung und
- umfangreiche Arbeitsunterlagen.
Donnerstag, 28.09.2023
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
Freitag, 29.09.2023
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
- ein gemeinsames Mittagessen pro vollem Seminartag,
- Pausenverpflegung und
- umfangreiche Arbeitsunterlagen.
Mittwoch, 15.11.2023
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
Donnerstag, 16.11.2023
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
Mittwoch, 21.02.2024
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
Donnerstag, 22.02.2024
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
- ein gemeinsames Mittagessen pro vollem Seminartag,
- Pausenverpflegung und
- umfangreiche Arbeitsunterlagen.
Durchführung gesichert- ein gemeinsames Mittagessen pro vollem Seminartag,
- Pausenverpflegung und
- umfangreiche Arbeitsunterlagen.
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