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Schulung Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence (S1940)
5 von 5 Sternen
3 Kundenbewertungen 10 Teilnehmer haben dieses Seminar besucht

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

09.05.2018
1 Tag | 590,00
Münster   
Noch frei
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14.06.2018
1 Tag | 590,00
Köln   
Noch frei
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04.09.2018
1 Tag | 590,00
Münster   
Noch frei
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25.10.2018
1 Tag | 590,00
Köln   
Noch frei
04.02.2019
1 Tag | 590,00
Köln   
Noch frei
2 weitere Termine weniger Termine
Buchen ohne Risiko:
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil

Weitere Buchungsmöglichkeiten

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Inhouse-Schulung
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Wo soll Ihre Schulung stattfinden?
  • Europaweit
  • GFU Schulungszentrum
  • Berlin
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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. 3, max. 8 Personen

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

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

Kundenbewertungen

Bewertung von Bodo B. aus Aschheim
Über das Seminar
5/5

Sehr hilfreiche Informationen zur einordung des Sachverhaltes.

Über die GFU
5/5

Professionelle Umgebung und Organisation

Bewertung von Anonym
Über das Seminar
5/5

Gut vorbereitet. Inhaltlich zielführend.

Bewertung von Anonym
Über das Seminar
5/5

Kurz und auf den Punkt das Wichtigste vermittelt

Offene Termine

09.05.2018
1 Tag | 590,00
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Ein Team einer Firma will simultan den Kurs Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence aufsuchen

An dieser Stelle kann ein Firmen-Lehrgangssystem zur Augabenstellung Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence sachdienlich sein. Das Thema der Schulung kann dabei zusammen mit den Fachdozenten aufgestockt oder abgerundet werden.

Haben die Seminarbesucher bereits Routine in Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence, sollte die Einleitung nur gestreift werden. Eine kundenspezifische Fortbildung lohnt sich bei mindestens 3 Mitarbeitern. Die Firmen-Seminare zum Thema Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence finden manchmal in der Nähe von Essen, Duisburg, Dortmund, Dÿsseldorf, Nÿrnberg, Bielefeld, Stuttgart, Bochum, Leipzig, Bremen, Mÿnster, Hannover, Wuppertal, Mÿnchen, Dresden, Frankfurt, Hamburg, Bonn, Berlin und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Thematiken ergänzen 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 Governance
  • Data Science Vorgehensmodelle CRISP und Knowledge Discovery in Databases (KDD)
  • Wahrscheinlichkeit und Gewissheit, Korrelation und Kausalität

Zu empfehlen ist auch ein Kurs von „Scala-Basiswissen“ mit der Behandlung von

  • case classes und Pattern Matching: Einführung von Case Classes, Vorteile und Eigenschaften, Pattern Matching, Algebraische Datentypen
  • for-Comprehensions Iteration mit for, Generatoren, Definitionen und Filter, foreach, flatMap und filter, Übersetzung von for-Comprehensions, Überblick monadisches Programmieren 
  • Das Typ-System von Scala Überblick über die einfachen Typen, Typ-Inferenz, Type ascription, Any/AnyVal/AnyRef, Typumwandlungen
  • Grundlagen Erste Programme mit Scala, Compilieren, IDEs, Scala Konsole, Überblick Syntax, val und var, Datentypen und Operatoren, Migration von Java zu Scala

Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „IREB Certified Professional for Requirements Engineering CPRE-FL“ mit den Kapiteln 3. Tag: Anforderungen validieren Anforderungen prüfen und abstimmen  und Modellbasierte Dokumentation: Perspektiven auf AnforderungenAnforderungen in der Strukturperspektive passend.

Für Help-Desk-Mitarbeiter passt auch eine Test Driven Development mit C# Fortbildung. In diesem Training werden insbesondere

  • Die Erstellung richtiger Unit-Tests
  • Die Auswirkung von TDD auf die Codequalität
  • Der Grundprozess des Test Driven Development
  • Das Pairing in TDD (TDD Game)
geschult.

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