Der Kurs vermittelt fundierte Kenntnisse im Bereich der vorausschauenden Datenanalyse. Teilnehmende lernen wie historische Daten genutzt werden um zukünftige Entwicklungen und Wahrscheinlichkeiten zu modellieren. Die Schwerpunkte liegen auf der Anwendung statistischer Verfahren und maschineller Lernalgorithmen zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen.
Kursinhalt1. Grundlagen der Datenaufbereitung
- Identifikation und Bereinigung relevanter Datensätze
- Methoden der Merkmalsextraktion für Prognosemodelle
- Explorative Datenanalyse zur Erkennung von Trends
2. Statistische Prognosemodelle
- Anwendung von Regressionsanalysen zur Trendvorhersage
- Einführung in die Zeitreihenanalyse für saisonale Daten
- Klassifikationsverfahren zur Kategorisierung von Ereignissen
3. Maschinelles Lernen für Vorhersagen
- Einsatz von Entscheidungsbäumen und Random Forests
- Grundlagen neuronaler Netze für komplexe Muster
- Validierung der Vorhersagegüte durch Testverfahren
4. Interpretation und Anwendung
- Visualisierung von Analyseergebnissen und Prognosen
- Ableitung von Handlungsempfehlungen für Geschäftsprozesse
- Dokumentation und Präsentation der Analyseergebnisse
Berufliche Relevanz
- Einsatz in verschiedenen Fachbereichen zur Prozessoptimierung
- Unterstützung bei der strategischen Planung durch Prognosen
- Erweiterung der Fachkompetenz in der modernen Datenanalyse