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Predictive Analytics Seminar


Vorhersageanalyse Seminar

In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Vorhersageanalyse kennen. Von der Datenaufbereitung bis hin zur Anwendung verschiedener Vorhersagemodelle werden Sie Schritt für Schritt durch den Prozess geführt. Sie erhalten einen Einblick in die Welt der Datenanalyse und lernen, wie Sie mithilfe von Vorhersagen bessere Entscheidungen treffen können.

Warum ist Vorhersageanalyse wichtig? In einer immer komplexer werdenden Welt werden Daten immer wichtiger. Unternehmen und Organisationen sammeln Unmengen an Daten, aber ohne die richtigen Analysetechniken werden diese Daten nutzlos. Durch die Vorhersageanalyse können Sie Muster und Trends in Ihren Daten erkennen und zukünftige Entwicklungen besser einschätzen.

Warum sollten Sie diesen Kurs kaufen?

  • Sie möchten lernen, wie Sie Daten analysieren und Vorhersagen treffen können
  • Sie wollen Ihre Karriere im Bereich Datenanalyse vorantreiben
  • Sie möchten Ihre Entscheidungsfindung in Ihrem Unternehmen oder Ihrer Organisation verbessern
  • Sie möchten Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in einem wachsenden Bereich erweitern
  • Sie möchten sich von Mitbewerbern abheben und ein gefragter Experte in Sachen Vorhersageanalyse werden

Dieser Kurs ist für Anfänger geeignet, aber auch für fortgeschrittene Nutzer, die ihre Kenntnisse in der Vorhersageanalyse vertiefen möchten. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, Daten zu analysieren, Vorhersagemodelle anzuwenden und fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen.

Melden Sie sich jetzt an und werden Sie Teil der wachsenden Community von Datenanalytikern und Experten für Vorhersageanalyse!

Course outline
  • Einführung in die Prädiktive Analytik
  • Datenbereinigung und -vorbereitung
  • Lineare Regressionstechniken
  • Logistische Regression und Klassifikation
  • Entscheidungsbäume und Random Forests
  • Cluster-Analyse und Mustererkennung
  • Zeitreihenanalyse und Prognosen
  • Maschinelles Lernen und Deep Learning
  • Evaluierung von Vorhersagemodellen
  • Feature Engineering und Auswahl
  • Ensemble-Methoden und Boosting
  • Anwendungen von Prädiktiver Analytik
  • Ethik und Datenschutz in der Analytik
  • Fallstudien und Praxisbeispiele
  • Zukünftige Entwicklungen in der Prädiktiven Analytik
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