Predictive Analytics: Prognosemodelle entwickeln und datenbasierte Entscheidungen treffen

In dieser Schulung zu Predictive Analytics erlernen Sie den strukturierten Aufbau datengetriebener Prognosemodelle – von der Datenaufbereitung bis zum produktiven Einsatz. Predictive Analytics verbindet statistische Methoden, Machine Learning und historische Daten, um zukünftige Ereignisse und Trends vorherzusagen. Sie wählen geeignete Algorithmen aus, trainieren und evaluieren Predictive-Analytics-Modelle professionell und interpretieren Ergebnisse sicher. Hands-on-Übungen und ein Praxisprojekt festigen Ihre Predictive-Analytics-Kompetenz direkt am eigenen Datensatz.

Schulungsinhalte

• Predictive Analytics: Grundlagen, Abgrenzung und Anwendungsfälle
• Datenbereinigung und Umgang mit fehlenden Werten
• Feature-Auswahl und -Transformation
• Algorithmen in Predictive Analytics: Regression, Random Forest, Gradient Boosting, SVM, Neuronale Netze
• Modellauswahl für verschiedene Aufgabenstellungen
• Trainings-/Testdatensplit und Cross-Validation
• Bewertungsmetriken: Accuracy, Precision, Recall, ROC, RMSE
• Interpretierbarkeit: Feature Importance, SHAP, LIME
• Ergebnisse und Predictive-Analytics-Modelle visualisieren
• Modell-Export und Integration in Anwendungen
• Vorhersagen automatisieren mit Python und REST-APIs
• Praxisprojekt: eigene Predictive-Analytics-Modelle entwickeln

Schulung im Kreis der Mitarbeitenden aus Ihrem Unternehmen: in Absprache mit Ihnen als individuelle Schulung nach Ihren Bedürfnissen.