Praxisorientierte Predictive Analytics - Datenbasierte Prognose mit KI und Vorhersagemodelle
Ziele der Schulung
In dieser 3-tägigen Schulung "Praxisorientierte Predictive Analytics - Datenbasierte Prognose mit KI und Vorhersagemodelle" lernen Sie die Kunst der datenbasierten Prognose mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning und Deep Learning. Sie werden befähigt, Vorhersagemodelle unter Verwendung des leistungsstarken PyTorch-Frameworks zu entwickeln und in verschiedenen Geschäftsszenarien erfolgreich einzusetzen, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Zielgruppe Seminar
- Data Scientists
- Analysten
- Manager
- Geschäftsführer
- Fach- und Führungskräfte
Voraussetzungen
- keine
Lernmethodik
Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.
Seminarinhalt
Grundlagen von Predictive Analytics und Machine Learning
- Definition und Bedeutung von Predictive Analytics
- Verschiedene Arten von Vorhersagemodellen und deren Anwendungen
- Machine Learning-Algorithmen und deren Einsatz in Prognoseaufgaben
Datenaufbereitung und -exploration
- Datenbeschaffung und -bereinigung
- Datenerkundungstechniken
- Feature Engineering: Auswahl und Transformation von Merkmalen
Auswahl und Entwicklung von Vorhersagemodellen mit PyTorch
- Einführung in das PyTorch-Framework
- Erstellung von Trainings- und Testdatensätzen
- Modellentwicklung und -training mit PyTorch
- Hyperparameter-Optimierung für bessere Modellleistung
Praktische Übungen zur Implementierung von Deep Learning-Modellen
- Hands-on-Übungen zur Implementierung von Deep Learning-Modellen in PyTorch
- Trainieren von Modellen anhand von realen Daten
- Fehleranalyse und Modellverbesserung
Evaluierung und Validierung von Deep Learning-Modellen
- Metriken zur Bewertung der Modellleistung
- Cross-Validation und Overfitting-Vermeidung
- Interpretation von Modellergebnissen
Implementierung von Vorhersagemodellen in PyTorch
- Bereitstellung von Modellen in produktiven Umgebungen
- Integration von Vorhersagen in Geschäftsprozesse
- Automatisierung von Prognosen und Aktualisierung von Modellen
Fallstudien und Anwendungen in verschiedenen Branchen unter Verwendung von Deep Learning-Techniken
- Anwendungsfallbeispiel in den Bereichen Marketing und Kundenservice
- Anwendungsfallbeispiel im Bereich Maschinen/Anlagen
Integration von Predictive Analytics und Deep Learning in Geschäftsprozesse
- Entwicklung einer datengetriebenen Unternehmenskultur
- Best Practices für die Zusammenarbeit zwischen Fachabteilungen und Data Science-Teams
- Monitoring und Aktualisierung von Vorhersagemodellen im laufenden Betrieb
Abschlussdiskussion und Empfehlungen für die weitere Entwicklung Ihrer Fähigkeiten
- Networking und Erfahrungsaustausch
- Ratschläge zur Vertiefung und Weiterentwicklung Ihrer Fähigkeiten in Predictive Analytics und Deep Learning
Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.
Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.
Übersicht: Künstliche Intelligenz Schulungen Portfolio
Kundenbewertungen
4 Teilnehmende
Seminare kurz vor der Durchführung
Termin | Standort | Aktion |
---|---|---|
26.03. - 28.03.2025 | Hamburg | |
14.04. - 16.04.2025 | Köln | |
26.05. - 28.05.2025 | Köln | |
25.06. - 27.06.2025 | Nürnberg |