Diese Weiterbildung befasst sich mit den Methoden des maschinellen Lernens zur Gewinnung von Erkenntnissen aus komplexen Datenbeständen. Die Teilnehmenden erlernen die Anwendung von Algorithmen zur automatisierten Mustererkennung und Prognoseerstellung. Der Kurs deckt den gesamten Prozess von der Datenvorbereitung bis zur Evaluierung der erstellten Modelle ab.
Kursinhalt1. Konzepte des Maschinellen Lernens
- Unterscheidung zwischen überwachten und unüberwachten Lernverfahren
- Einführung in Klassifikationsmodelle und Regressionsanalysen
- Überblick über die Funktionsweise von Entscheidungsbäumen und Clustern
2. Datenvorverarbeitung und Feature Engineering
- Methoden zur Identifikation und Bereinigung fehlerhafter Datenstrukturen
- Skalierung und Normierung von Datensätzen für die mathematische Modellierung
- Auswahl und Gewichtung relevanter Einflussvariablen für die Zielmetrik
3. Modelltraining und Validierung
- Erstellung von Trainings- und Testdatensätzen zur Qualitätssicherung
- Anwendung von Validierungstechniken zur Prüfung der Modellstabilität
- Interpretation von Metriken zur Bestimmung der Vorhersagegenauigkeit
4. Implementierung in der Analyseumgebung
- Nutzung spezialisierter Programmbibliotheken zur Algorithmenanwendung
- Integration von Modellen in bestehende Business-Intelligence-Systeme
- Dokumentation und fachgerechte Präsentation der Analyseergebnisse
Berufliche Relevanz
- Steigender Bedarf an Fachkräften zur Optimierung datengestützter Geschäftsprozesse
- Einsatzmöglichkeiten in der vorausschauenden Wartung sowie in der Marktanalyse
- Erweiterte Kompetenzen für die Tätigkeit in interdisziplinären Datenteams verschiedener Branchen