Verstehen von Zusammenhängen, Einsatz der richtigen Analysetools und Ableitung valider Prognosen
relevant. maßgeschneidert. informativ.
Das nehmen Sie mit:
Für die Anwendung von komplexen Analysen sind grundlegendes statistisches Wissen sowie Kenntnisse der wichtigsten Machine-Learning-Verfahren erforderlich. Dies bildet die Grundlage für das Verstehen von Zusammenhängen, den Einsatz der richtigen Analysetools und die Ableitung valider Prognosen. Diese Themen erwarten Sie: u.a. Grundlagen von Data Science, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz, Anwendungsfälle für Segmentierung, Regression und Klassifikation, Feature Engineering, lineare und nicht lineare Machine-Learning-Verfahren.
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29.-30.03. 2023 I 9-17.00 Uhr | Frankfurt a. M
In diesem Seminar profitieren Sie von Expert:innenwissen, um Datenquellen zielorientiert zu analysieren, Prognosen und Reports auf eine validere Basis zu stellen und Entscheidungen sicherer zu treffen. Sie erfahren praxisnah anhand von vielen Beispielen und Übungen,
- welche Voraussetzungen für den Einsatz von Machine Learning und Predictive Analytics erforderlich sind,
- welche Einsatzmöglichkeiten Sie im Controlling durch den Einsatz von Machine Learning und Predictive Analytics haben,
- welche Methoden und Verfahren für das Controlling zielführend sind und
- wie Sie die Eignung und den potenziellen Erfolg von KI, Data Science und Machine Learning bewerten.
Merkmale des Seminars
- Praxisorientierter Vortrag
- Fallbeispiele aus der Praxis und Übungen mit dem Machine Learning Tool Knime
- Diskussion
- Optional: E-Prüfung
- Seminar in Kooperation mit Haufe Akademie
- Online
- Praxisorientierter Vortrag und Fallbeispiele
- Trainer mit langjähriger Beratungs- und Projekterfahrung
