Buchen Sie Ihr Wunschseminar als Präsenz-Schulung bei uns im Schulungszentrum in Köln, als Inhouse-Schulung bei Ihnen oder als Online-Training - ganz wie es für Sie am besten passt!
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Schulung Predictive Analytics und Machine Learning
Schulungsformen
Beschreibung
- Vorhersagegenauigkeit : Durch den Einsatz von Predictive Analytics und Machine Learning können Unternehmen Vorhersagemodelle entwickeln, die auf historischen Daten basieren und zukünftige Ereignisse oder Trends vorhersagen können. Dies ermöglicht fundierte Entscheidungen und eine bessere Planung.
- Optimierung von Geschäftsprozessen : Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen ineffiziente Geschäftsprozesse identifizieren und optimieren. Predictive Analytics und Machine Learning können dabei helfen, Engpässe zu erkennen, Ressourcen zu optimieren und Kosten zu senken.
- Personalisierte Kundenansprache : Mit Hilfe von Predictive Analytics und Machine Learning können Unternehmen das Kundenverhalten besser verstehen und personalisierte Marketing- und Vertriebsstrategien entwickeln. Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen individuelle Empfehlungen, personalisierte Werbeaktionen und maßgeschneiderte Angebote bereitstellen.
- Risikomanagement: Predictive Analytics und Machine Learning können Unternehmen dabei helfen, potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen und proaktiv zu handeln. Durch die Analyse historischer Daten und die Identifizierung von Mustern können Risikofaktoren vorhergesagt und geeignete Maßnahmen ergriffen werden, um Schäden zu minimieren.
- Wettbewerbsvorteil : Unternehmen, die Predictive Analytics und Machine Learning erfolgreich einsetzen, können einen deutlichen Wettbewerbsvorteil erlangen. Durch die Nutzung von Daten und die Anwendung fortschrittlicher Analysetechniken können Unternehmen bessere Einblicke gewinnen, fundierte Entscheidungen treffen und schnell auf Marktveränderungen reagieren.
- Automatisierung von Aufgaben: Machine Learning ermöglicht die Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben und Prozessen. Dadurch können Mitarbeiter von zeitaufwändigen Aufgaben entlastet werden und sich auf strategischere und wertschöpfendere Tätigkeiten konzentrieren.
Schulungsziel
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.
Details
Wer teilnehmen sollte
Das Seminar zu Predictive Analytics und Machine Learning richtet sich an Führungskräfte, Manager, Datenanalysten, Data Scientists, IT-Fachkräfte, Marketing- und Vertriebsprofis sowie Unternehmensberater und Analytik-Experten.
Ihre Schulung
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
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Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
Arbeitsplatz | |
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Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Remote-Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter, sodass Sie über ein perfektes Setup für die Durchführung aller praktischen Übungen verfügen. | |
Arbeitsmaterialien | |
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
Teilnahmebescheinigung | |
Die Teilnahmebescheinigung inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Die Teilnahmebescheinigung inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt. |
Organisation
Präsenz-Schulung | Online-Schulung | |
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Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
Garantierte Durchführung * | ||
Ab 1 Teilnehmenden | ||
Schulungszeiten | ||
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Ort der Schulung | ||
![]() Am Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Das Hygienekonzept wurde mit professioneller Hilfe umgesetzt und mit der zuständigen Behörde abgestimmt. Gerne stellen wir Ihnen dieses zur Verfügung. Darüber hinaus haben wir zu Ihrer Sicherheit das Schulungszentrum mit insgesamt 17 Trotec TAC V+ Hochleistungsluftreinigern ausgestattet. Durch die neuartig entwickelte Filtertechnik (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) wird die Raumluft mehrfach stündlich umgewälzt und infektiöse Aerosole im HEPA-Virenfilter zu 99.995% abgeschieden und abgetötet. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2 Ampeln ausgestattet, wir stellen Ihnen gerne zertifizierte FFP2 Masken zur Verfügung. | ||
Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
All-Inclusive | ||
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu. | |
Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - |
Kostenfreie Services
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
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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.
Buchungsmöglichkeiten
Teilnahme auch online möglich
Auf Wunsch können unsere Seminare auch als Online Seminar (Virtual Classroom) gebucht oder angefragt werden. Klicken Sie einfach bei Ihrer Buchung oder Anfrage die entsprechende Option an.
Inhouse-/Firmenschulung
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Individualschulung
Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
FAQ für Inhouse Schulungen
Was bedeutet Offene Schulung und Inhouse Schulung?
Bei einer offenen Schulung stehen Ort und Termin vorab fest. Jeder Interessent kann eine offene Schulung buchen, daher treffen Teilnehmer aus verschiedenen Unternehmen aufeinander.
Inhouse Schulungen können auf Ihren individuellen Schulungsbedarf zugeschnitten werden. Sie bestimmen den Teilnehmerkreis, Termin und Schulungsort.
Ist eine Inhouse Schulung die richtige Wahl?
Bei einer Inhouse Schulung gehen wir auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein und decken den Schulungsbedarf direkt bei Ihnen im Unternehmen ab.
Das spart Zeit und Geld und sorgt für einen schnellen Wissenstransfer Ihrer Mitarbeiter.
Wer kümmert sich um die Technik bei Inhouse Schulungen?
Eine komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff ist für uns selbstverständlich. Sie müssen sich um nichts kümmern. Lediglich ein funktionierender PC oder Notebook mit Internetanschluss sollte für jeden Teilnehmer am Schulungstag bereit stehen.
Vorteile einer Inhouse Schulung
- Kompetente Seminarberatung
- Dozenten aus der Praxis
- Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittener individueller Lernstoff
- Sie können den Termin flexibel gestalten, so wie es für Sie am besten passt
- Unsere Inhouse Schulungen können Europaweit durchgeführt werden
- Der Fokus liegt auf Ihrem Schulungsbedarf, somit schonen Sie Ihr Budget
- Wissenslücken Ihrer Mitarbeitet werden schnell geschlossen