Einführung in die prädiktive Data Modelling

Einführung in die prädiktive Datenmodellierung
Lernen Sie, wie Sie mit prädiktiver Datenmodellierung Trends vorhersagen und datengestützte Entscheidungen treffen können. Dieser Kurs bietet einen praktischen Ansatz für die Erstellung von Vorhersagemodellen unter Verwendung statistischer Verfahren, Algorithmen für maschinelles Lernen und Python-basierter Tools. Sammeln Sie praktische Erfahrungen in der Datenvorverarbeitung, im Modelltraining und in der Leistungsbewertung, um umsetzbare Erkenntnisse aus Daten abzuleiten.

Grundlagen der prädiktiven Datenmodellierung

• Verstehen Sie die Kernkonzepte der prädiktiven Analyse.
• Untersuchen Sie verschiedene Arten von Vorhersagemodellen, einschließlich Regression und Klassifizierung.
• Lernen Sie die Rolle von KI und ML bei der Prognose von Ergebnissen kennen.

Datenvorverarbeitung für die Vorhersagemodellierung

• Bereinigen, transformieren und bereiten Sie Datensätze für genaue Vorhersagen vor.
• Behandeln Sie fehlende Werte, Ausreißer und die Auswahl von Merkmalen.
• Wenden Sie Techniken zur Datennormalisierung und -transformation an.

Python für die Vorhersagemodellierung

• Verwenden Sie Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-learn für die Datenanalyse.
• Implementieren Sie maschinelle Lernmodelle für prädiktive Analysen.
• Automatisieren Sie Modellschulungs- und Bewertungs-Workflows.

Erstellen und Bewerten von Vorhersagemodellen

• Trainieren Sie Regressions- und Klassifizierungsmodelle für die Prognose.
• Wenden Sie Clustering-Techniken zur Mustererkennung an.
• Bewerten Sie die Modellleistung anhand von Genauigkeits-, Präzisions- und Rückrufmetriken.

Grundlagen für Datenpraktiker

• Entwicklung eines strukturierten Ansatzes für die prädiktive Datenanalyse.
• Verständnis ethischer Überlegungen bei der prädiktiven Modellierung.
• Anwendung prädiktiver Modelle auf reale Geschäftsszenarien.

Geschäftsanwendungen von Predictive Analytics

• Verwendung prädiktiver Modelle für die Analyse des Kundenverhaltens, die Risikobewertung und die Bedarfsprognose.
• Generierung KI-gestützter Erkenntnisse zur Unterstützung datengestützter Entscheidungen.
• Integration von Predictive Analytics in Business-Intelligence-Workflows.