Predictive Analytics und Machine Learning

Seminarziel

Das Seminar  unterstützt Unternehmen, die Vorteile von  Predictive Analytics und Machine Learning zu verstehen und in ihren  Geschäftsprozessen zu nutzen. Das Hauptziel besteht darin, Unternehmen  dabei zu helfen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, die  Effizienz zu steigern, den Umsatz zu steigern, Kosten zu senken und  einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Das Seminar soll den Unternehmen  die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten vermitteln, um Predictive  Analytics-Modelle zu implementieren, Daten effektiv zu analysieren und  Ergebnisse in geschäftlichen Mehrwert umzusetzen.

Inhalt

• Einführung in Predictive Analytics und Machine Learning: Grundlagen und Anwendungen.
  • Definitionen und Konzepte von Predictive Analytics und Machine Learning.
  • Beispiele und Anwendungsgebiete in verschiedenen Branchen.
  • Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen.
  • Herausforderungen und Best Practices bei der Anwendung von Predictive Analytics und Machine Learning.
• Datenaufbereitung und Datenreinigung.
  • Identifikation und Erfassung relevanter Datenquellen.
  • Datenbereinigungstechniken: Behandlung fehlender Werte, Ausreißererkennung und -behandlung.
  • Datenintegration und -transformation für die Analyse.
  • Normalisierung, Skalierung und Codierung von Daten.
• Explorative Datenanalyse .
  • Datenvisualisierungstechniken: Histogramme, Streudiagramme, Heatmaps.
  • Statistische Analysemethoden: Verteilungen, Korrelationen, Hypothesentests.
  • Erkennung von Mustern und Trends in den Daten.
  • Segmentierung von Daten zur Identifikation von Untergruppen.
• Feature Engineering .
  • Merkmalsauswahltechniken: Filtermethoden, Wrapper-Methoden, Embedded-Methoden.
  • Merkmalsextraktion: Reduzierung der Dimensionalität, Feature-Konstruktion.
  • Behandlung kategorialer Merkmale: One-Hot-Encoding, Label-Encoding.
  • Skalierung und Normalisierung von Merkmalen.
• Modellauswahl und Evaluation .
  • Überblick über gängige Machine-Learning-Algorithmen: lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines, neuronale Netze.
  • Auswahlkriterien für Modelle: Genauigkeit, Robustheit, Interpretierbarkeit.
  • Bewertung der Modellleistung: Trainings- und Testdaten, Evaluationsmetriken.
  • Vergleich verschiedener Modelle und Auswahl des besten Modells.
• Modelltraining und -validierung.
  • Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsets.
  • Parameteroptimierung und Hyperparameter-Tuning.
  • Modelltraining mit den Trainingsdaten.
  • Validierung des Modells mit den Testdaten.
• Fortgeschrittene Techniken des Machine Learning .
  • Ensemble-Methoden: Bagging, Boosting, Random Forests.
  • Deep Learning: Einführung in neuronale Netze und tiefe neuronale Netze.
  • Anwendung von Deep Learning auf Bild- und Textdaten.
  • Einführung in Natural Language Processing (NLP): Textvorverarbeitung, Textklassifikation.
• Deployment von Modellen.
  • Konvertierung von Modellen in produktionsfähige Formate.
  • Integration von Modellen in bestehende Systeme und Anwendungen.
  • Überwachung der Modellleistung in Echtzeit.
  • Skalierung und Optimierung der Modellbereitstellung.