Predictive Analytics: Methoden - Verfahren - Anwendungen

• 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.).

• 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.

• 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.

• Ausblick auf neue Trends und zukünftige Entwicklungsperspektiven im Bereich KI, Data Science und Machine Learning.

Lerndauer: 2 Tage

Diese Veranstaltung findet vor Ort statt (aktuelle Hygienekonzepte)!

• 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.

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.