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Einführung in prädiktive Analyse 

Seminar - GFU Cyrus AG

  • Tiefes Verständnis der prädiktiven Analyse: Die Teilnehmer sollen ein solides Grundwissen über die prädiktive Analyse erlangen, einschließlich ihrer Geschichte, Definition und der Rolle, die sie in der heutigen Datenwissenschaft spielt.
  • Praktische Anwendungsfähigkeiten: Neben theoretischem Wissen liegt ein Schwerpunkt auf dem Erwerb praktischer Fähigkeiten in der Datenmodellierung, dem Umgang mit verschiedenen Analysewerkzeugen und Technologien sowie in der Datenbereinigung und -integration.
  • Förderung einer datengetriebenen Denkweise: Das Seminar zielt darauf ab, eine datengetriebene Denkweise zu fördern, die für die effektive Nutzung von prädiktiven Analysen in Entscheidungsprozessen unerlässlich ist.
  • Vorbereitung auf fortgeschrittene Analysemethoden: Die Teilnehmer werden auf die Anwendung fortgeschrittener statistischer Methoden, das Feature-Engineering und Modellvalidierungstechniken vorbereitet, um ihre Fähigkeiten in der prädiktiven Analyse weiter zu vertiefen.
  • Umsetzung in die Praxis: Das Seminar bietet praktische Übungen mit realen Daten, um die direkte Anwendung des Gelernten zu ermöglichen und Strategien zur Implementierung prädiktiver Modelle in Geschäftsprozessen zu vermitteln.
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Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Einführung in die prädiktive Analyse
    • Grundlagen und Definitionen
    • Anwendungsgebiete und Vorteile
    • Herausforderungen und Limitationen

  • Datenaufbereitung und -exploration
    • Datenverständnis und -beschaffung
    • Datenbereinigung und -transformation
    • Datenvisualisierung und -exploration

  • Grundlagen statistischer Methoden
    • Regressionsanalyse
    • Klassifikationstechniken
    • Clustering-Verfahren

  • Zeitreihenanalyse
    • Konzepte und Merkmale von Zeitreihendaten
    • Trendanalyse und saisonale Mustererkennung
    • Stationaritätstests und Zeitreihenmodelle (ARIMA, GARCH)

  • Maschinelles Lernen für prädiktive Analyse
    • Überblick über maschinelles Lernen
    • Supervised und Unsupervised Learning
    • Evaluierung von Modellen und Auswahl geeigneter Algorithmen

  • Modellbildung und -validierung
    • Trainings-, Validierungs- und Testdaten
    • Modellauswahl und -bewertung
    • Fehlermetriken und Performance-Analyse

  • Fortgeschrittene prädiktive Analysemethoden
    • Ensemble-Methoden (Random Forest, Gradient Boosting)
    • Neuronale Netze und Deep Learning
    • Anwendung von Support Vector Machines (SVM)

  • Implementierung und Einsatz von prädiktiver Analyse
    • Implementierung von Modellen in der Praxis
    • Einsatz von prädiktiven Analysen in verschiedenen Branchen
    • Ethische und rechtliche Aspekte

  • Fallstudien und praktische Übungen
    • Durchführung von Fallstudien aus verschiedenen Anwendungsgebieten
    • Anwendung von prädiktiven Analysetechniken auf reale Datensätze
    • Diskussion von Ergebnissen und Interpretation

  • Zusammenfassung und Ausblick
    • Wichtige Erkenntnisse und Best Practices
    • Aktuelle Trends und Entwicklungen in der prädiktiven Analyse
    • Ressourcen und weitere Lernmöglichkeiten

Zielgruppe:
  • Führungskräfte und Manager: Geschäftsführer, Abteilungsleiter und andere Führungskräfte, die Strategien entwickeln und Entscheidungen treffen möchten, die auf prädiktiven Analysen basieren.
  • Datenanalysten und Data Scientists: Fachleute, die mit der Aufbereitung und Analyse von Daten vertraut sind und ihre Kenntnisse erweitern möchten, um prädiktive Modelle zu entwickeln und anzuwenden.
  • Marketing- und Vertriebsmitarbeiter: Personen, die für die Kundensegmentierung, Marketingkampagnen, Absatzprognosen und Vertriebsstrategien verantwortlich sind und prädiktive Analysetechniken nutzen möchten, um ihre Ergebnisse zu verbessern.
  • Finanz- und Risikomanager: Fachleute, die in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Versicherungen oder Risikomanagement tätig sind und prädiktive Analyse nutzen möchten, um Risiken zu bewerten, Betrug aufzudecken und finanzielle Prognosen zu erstellen.
  • Operations- und Supply-Chain-Manager: Personen, die für die Planung, Überwachung und Optimierung von Betriebsabläufen und Lieferketten verantwortlich sind und prädiktive Analysetechniken nutzen möchten, um Engpässe, Nachfrageprognosen und Bestandsbedarf vorherzusagen.
  • Produktmanager: Fachleute, die für die Entwicklung und Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen verantwortlich sind und prädiktive Analysetechniken nutzen möchten, um das Kundenverhalten zu verstehen und innovative Produkte zu entwickeln.
Seminarkennung:
S3080
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