Predictive Analytics: Methoden - Verfahren - Anwendungen
Statistik trifft Machine Learning
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Machine Lerning Engineer
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.
In deiner Online-Lernumgebung findest du nach deiner Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und Extra-Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.
Im Seminar profitierst du von umfassendem Expert:innenwissen und lernst praxisnah …
- wie du Predictive Analytics und KI erfolgreich in deinem Unternehmensumfeld einsetzt,
- wie du deine Planungs-, Steuerungs- und Entscheidungsprozesse durch valide Prognosen verbesserst,
- welche Voraussetzungen und Kompetenzen für den erfolgreichen Einsatz von Machine Learning und Predictive Analytics erforderlich sind,
- welche konkreten Methoden und Verfahren in deinem Arbeitsumfeld besonders effektiv sind,
- wie du KI-basierte Analyseergebnisse zielgerichtet evaluierst und gewinnbringend nutzt,
- wie du praktische Erfahrungen mit Knime sammelst und eigene KI-Modelle entwickelst.
Du kannst optional eine E-Prüfung absolvieren und erhältst neben der Teilnahmebestätigung ein Zertifikat entsprechend dem Prüfungsergebnis.
Praxisorientierter Vortrag, Diskussionen, konkrete Fallbeispiele, intensive Übungen am PC mit Knime und optionale E-Prüfung.
Du kannst nach der erfolgreichen Teilnahme am Seminar eine optionale E-Prüfung ablegen, um neben deiner Teilnahmebestätigung ein zusätzliches Zertifikat zu erwerben. Die E-Prüfung ist eine online-basierte Prüfung an deinem PC und dauert 60 Minuten. Du kannst die Prüfung in deinem vertrauten Umfeld zu einem von dir gewählten Zeitpunkt absolvieren. Geprüft wird anhand Single- oder Multiple-Choice-Prüfungsfragen. Nach dem Durchlaufen der Prüfung wird dir sofort im Anschluss angezeigt, ob du bestanden hast oder nicht. Nach erfolgreichem Bestehen der E-Prüfung erhältst du, entsprechend dem Prüfungsergebnis, ein Zertifikat.
Fach- und Führungskräfte, Controller:innen sowie Verantwortliche für Planung, Berichtswesen und Budgetierung, die ihre methodischen Kompetenzen in Predictive Analytics, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz praxisnah erweitern möchten. Erfahrungen mit Knime und Excel sind hilfreich, aber keine Voraussetzung.
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