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.
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
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
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.
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