Predictive Analytics: Methoden - Verfahren - Anwendungen
Für die Anwendung von komplexen Analysen sind grundlegendes statistisches Wissen sowie Kenntnisse der wichtigsten Machine-Learning-Verfahren erforderlich. Dies bildet die Grundlage für das Verstehen von Zusammenhängen, den Einsatz der richtigen Analysetools und die Ableitung valider Prognosen. Diese Themen erwarten Sie: u.a. Grundlagen von Data Science, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz, Anwendungsfälle für Segmentierung, Regression und Klassifikation, Feature Engineering, lineare und nicht lineare Machine-Learning-Verfahren.
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. im 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
Hinweis zu Ihrer persönlichen 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.
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.
Diese Veranstaltung ist auch als Bestandteil buchbar von:
Geprüfte:r Expert:in Business Intelligence & Advanced Analytics im Controlling
Optionale Prüfung
Sie können nach der erfolgreichen Teilnahme am Seminar eine optionale E-Prüfung ablegen, um neben Ihrer Teilnahmebestätigung ein zusätzliches Zertifikat zu erwerben. Die E-Prüfung ist eine online-basierte Prüfung an Ihrem PC und dauert 60 Minuten. Sie können die Prüfung in Ihrem vertrauten Umfeld zu einem von Ihnen gewählten Zeitpunkt absolvieren. Geprüft wird anhand Single- oder Multiple-Choice-Prüfungsfragen. Nach dem Durchlaufen der Prüfung wird Ihnen sofort im Anschluss angezeigt, ob Sie bestanden haben oder nicht. Nach erfolgreichem Bestehen der E-Prüfung erhalten Sie, entsprechend dem Prüfungsergebnis, ein Zertifikat.
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