Predictive Analytics: Methoden - Verfahren - Anwendungen

Methodische Grundlagen zu Predictive Analytics, Machine Learning und KI

• Segmentierung, Regression und Klassifikation.
• Aufbau und Optimierung von Machine-Learning-Modellen.
• Training, Testing und Evaluation.
• Vermeidung häufiger Fehlerquellen im Machine Learning.
• Vertiefung in KI-Methoden: neuronale Netze, Deep Learning und Reinforcement Learning.
• Praxisorientierte Identifikation von Einsatzfeldern (Controlling, Marketing, Sales, Produktion etc.).

Datenbeschaffung und -aufbereitung als Erfolgsbasis

• Datenintegration und Bereinigung heterogener Rohdaten.
• Vorbereitung und Feature Engineering für effektive KI-Anwendungen.
• Explorative Datenanalyse und Visualisierung zur Erkenntnisgewinnung.
• Cross Validation zur Modellvalidierung und Qualitätssteigerung.

Praxisprojekte und Case Studies

• Einführung in gängige Machine-Learning- und Predictive-Analytics-Verfahren anhand praxisnaher Fallstudien.
• Spezifische Anwendungsbeispiele zu Zeitreihenanalyse und Prognoseverfahren.
• Hands-on-Übungen mit Machine Learning Tools wie Knime.
• Erstellung eigener KI-Modelle zur Bearbeitung konkreter Unternehmensfragestellungen.
• Praxisübung zur Kundensegmentierung und Prognosemodellen.

Aktuelle KI-Trends und Entwicklungstendenzen

• Ausblick auf neue Trends und zukünftige Entwicklungsperspektiven im Bereich KI, Data Science und Machine Learning.