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Live-Online: Predictive Analytics: Methoden - Verfahren - Anwendungen

Webinar - Haufe Akademie GmbH & Co. KG

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 nichtlineare Machine-Learning-Verfahren.
Termin Ort Preis*
11.06.2025- 12.06.2025 online 1.773,10 €
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

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. in 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

Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Ziele/Bildungsabschluss:

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.

 

Haben Sie eine Live-Online-Veranstaltung gebucht?

Dann beachten Sie bitte folgendes:

Das Seminar wird in einer virtuellen Schulungsumgebung durchgeführt.

Für die Nutzung dieser zentralen Remotedesktop-Farm (Microsoft 365-Schulungsumgebung) wird der Remotedesktop-Client (Bestandteil Windows (mstsc.exe)) sowie ein unbeschränkter Zugriff auf das Internet über das IP-Protokoll https (TCP 443) und eine DNS-Auflösung externer DNS-Namen benötigt. Fragen zu diesen technischen Voraussetzungen kann Ihre IT-Abteilung beantworten. Sollte ein Zugriff auf die Serverfarm für Sie nicht möglich sein, dann ist eine Teilnahme an dem Live-Online-Seminar leider nicht möglich.

Außerdem brauchen Sie natürlich einen Laptop/ Computer und eine stabile Internetverbindung.

Auch wäre es sehr hilfreich, zwei Bildschirme oder zwei Geräte zu nutzen, um die Präsenzseminarumgebung nachzuempfinden: Auf dem einen Bildschirm oder Tablet wäre das Videobild des:der Trainer:in analog zur Leinwand im Präsenzseminar zu sehen und auf dem anderen Bildschirm/ Laptop können Sie an ihrem Computer das Gezeigte umsetzen bzw. üben. Ggf. würde auch ein einziger großer Bildschirm helfen, um 2 Programme auf die rechte und linke Hälfte eines Bildschirms aufzuteilen.

Zielgruppe:

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.

Im Seminar wird mit dem Tool Knime gearbeitet; Vorerfahrungen sind nicht notwendig. Es ist jedoch von Vorteil, wenn die Teilnehmenden mit der Arbeit mit Excel vertraut sind.

Seminarkennung:
33608
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