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Schulung Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence (S1940)
5 von 5 Sternen
4 Kundenbewertungen

Cognitive Computing, Artificial Intelligence, Data Science, Big Data: Verschiedene Schlagwörter beschreiben, wie heute Prognosen und Entscheidungen aus Daten abgeleitet werden. Wir nennen es Predictive Analytics.
Sie möchten komprimiert die Möglichkeiten und Anwendungsfelder von Predictive Analytics kennen lernen? Sie überlegen, wie Sie Ihre Daten gewinnbringend nutzen können?
Ziel von Predictive Analytics ist es, treffsichere Prognose zu erzeugen. Typische Anwendungen sind die Berechnung von Kaufwahrscheinlichkeiten für den Vertrieb oder für Recommendation Engines, dynamische Preisgestaltung oder die Ermittlung von Abwanderungswahrscheinlichkeiten (Churn Prediction). Führende Unternehmen analysieren Bilder und Videos, Handysensoren, Weblogs oder die Kundenstimmung (Sentiment) aus Text und Sprache mit machine learning Verfahren.
Mit unserer Schulung geben wir Ihnen an einem Tag einen herstellerunabhängigen, komprimierten Überblick über Anwendung, Technologieoptionen und Vorgehensweisen zur Umsetzung von Predictive Analytics in Ihrem Unternehmen.
Die Inhalte in der Übersicht:
  • Predictive Analytics Grundbegriffe und Einordnung
  • Geschäftschancen und Anwendung im Unternehmen
  • Business Cases finden und umsetzen
  • Datenbasis: Big Data, Small Data, Smart Data
  • Technologieoptionen: Werkzeuge und Architekturen
  • Rechtliche Aspekte und Data Governance

Offene Termine

16.02.2018
1 Tag | 590,00
Köln   
Noch frei
Buchen Vormerken
15.06.2018
1 Tag | 590,00
Köln   
Noch frei
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26.10.2018
1 Tag | 590,00
Köln   
Noch frei
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Kein passender Termin? Termin
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Buchen ohne Risiko:
  • Keine Vorkasse
  • Kostenloses Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenlos teil

Weitere Buchungsmöglichkeiten

Firmenschulung Anfragen
Inhouse-Schulung Anfragen
Individualschulung Anfragen

Schulungs-Ziel

Sie erfahren, was genau Predictive Analytics ist und wie es funktioniert. Sie erhalten einen Überblick über mögliche Anwendungsgebiete in Ihrem Unternehmen sowie Vorgehensweisen um Ihre eigenen Anwendungsfälle zu erarbeiten und umzusetzen.
Sie erkennen, wie Sie von Predictive Analytics profitieren und wie Sie die Chancen für Ihr Unternehmen nutzen können.

Wer sollte teilnehmen

Business Analysten, BI Experten, BI Architekten, Marketing, Vertrieb, Projektleiter, Produktverantwortliche, Entscheider, Manager.
Es sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich.

Inhalt

  • Einführung Predictive Analytics
    • Einführung und Definition
    • Einordnung der Themen Business Analytics, Data Warehouse, Big Data und Data Science
    • Wahrscheinlichkeit und Gewissheit, Korrelation und Kausalität
    • Statistik und Machine Learning
    • Benötigte Skills und die Rolle von Data Scientists
  • Anwendung im Unternehmen
    • Exemplarische Anwendungsfälle für Marketing, Online Business, Vertrieb, Entwicklung, IT, Operations und Finance.
    • Revolutionäre oder evolutionäre Anwendungsfälle?
  • Datenbasis: Big Data, Small Data, Smart Data
    • Welche Arten von Daten können relevant sein?
    • Welche Datenquellen können genutzt werden?
    • Wie ist die Auswirkung der Datenqualität auf die Prognoseergebnisse?
  • Nutzen stiftende Business Cases finden und umsetzen
    • Die richtigen Anwendungsfälle finden und ausarbeiten
    • Data Products und Data Product Canvas
    • Data Science Vorgehensmodelle CRISP und Knowledge Discovery in Databases (KDD)
  • Technologieoptionen: Werkzeuge und Architekturen
    • Architekturen
      • Stand-Alone Lösungen
      • Integration / Erweiterung bestehender BI und Data Warehouse Lösungen
      • Big Data Toolsuite
      • Umgang mit Heterogenität
    • Übersicht Sprachen und Werkzeuge für Predictive Analytics
      • Überblick Open Source und kommerzielle Lösungen
      • R, Python und Scala als Programmiersprachen
      • Predictive Analytics mit Hadoop und Spark
      • Visualisierungswerkzeuge (Visual Analytics)
  • Rechtliche Aspekte und Datenschutz
    • Relevante rechtliche Regelungen für Predictive Analytics
    • Data Governance

Schulungszeiten und Teilnehmerzahl

Teilnehmerzahl:min. 1, max. 8 Personen

Schulungszeiten: 1 Tag, 09:00 - 16:00 Uhr

Ort der Schulung: GFU-Schulungszentrum Köln oder bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Kundenbewertungen

5/5
Bewertung von Bodo B.

Sehr hilfreiche Informationen zur einordung des Sachverhaltes.

5/5
Bewertung von Bodo B.

Professionelle Umgebung und Organisation

5/5
Anonyme Bewertung

Gut vorbereitet. Inhaltlich zielführend.

5/5
Anonyme Bewertung

Kurz und auf den Punkt das Wichtigste vermittelt

Offene Termine

16.02.2018
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15.06.2018
1 Tag | 590,00
Köln   
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26.10.2018
1 Tag | 590,00
Köln   
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  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
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  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenlos teil

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Eine Klasse einer Firma will geschlossen den Lehrgang Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence besuchen

Dann kann ein Firmen-Seminar zum Gegenstand Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence sachdienlich sein. Der Lehrstoff des Seminars kann nebenbei bemerkt zusammen mit den Trainern aufgestockt oder komprimiert werden.

Haben die “Schüler“ schon Erfahrung in Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence, sollte die Einleitung entfallen. Eine kundenspezifische Bildungsmaßnahme macht sich bezahlt ab drei Schulungsteilnehmern. Die Firmen-Schulungen zum Thema Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence finden manchmal im Umkreis von Münster, Dresden, Duisburg, Leipzig, Bonn, Bielefeld, Wuppertal, Essen, Dortmund, Bremen, Düsseldorf, Bochum, München, Berlin, Stuttgart, Hannover, Frankfurt, Nürnberg, Hamburg und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Thematiken erweitern Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence?

Eine gute Basis bildet Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence mit

  • Anwendung im Unternehmen Exemplarische Anwendungsfälle für Marketing, Online Business, Vertrieb, Entwicklung, IT, Operations und Finance.
  • Data Science Vorgehensmodelle CRISP und Knowledge Discovery in Databases (KDD)
  • Welche Datenquellen können genutzt werden?
  • Technologieoptionen: Werkzeuge und Architekturen ArchitekturenStand-Alone Lösungen

Erwägenswert ist auch ein Seminar von „Web Intelligence - Aufbaukurs - Administration, mobile Berichte“ mit der Behandlung von

  • Verwaltung und Verteilung von WebIntelligence-Dokumenten 
  • Zeitgesteuerte Verarbeitung 
  • Vorstellung der SAP BusinessObjects Mobile App 
  • Design von mobilen WebIntelligence Berichten

Für Firmenschulungen ist das Thema „MDX - Die Abfragesprache für OLAP-Cubes“ mit den Unterpunkten Set-Aliases  und Dimensionalität in Tupeln, Sets und Achsen  passend.

Für Fortgeschrittene passt eine Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists Fortbildung. In diesem Kurs werden insbesondere

besprochen.

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