Mlflow mit Schwerpunkt auf Basierte Funnel und Analyse Optimierung 1. Einführung in Funnel-Analyse mit Mlflow: Definition und Bedeutung von Funnel-Analyse, Übersicht über Mlflow und seine Funktionalitäten, Wichtigkeit von Datenqualität in der Funnel-Analyse 2. Datenvorbereitung und -integration für Funnel-Analyse: Erhebung und Aufbereitung von Datenquellen, Integration von Daten in Mlflow-Projekte, Tools zur Datenbereinigung und -transformation 3. Modellierung von Kundenfunnel mit Mlflow: Erstellung von Funnel-Modellen mittels ML-Algorithmen, Implementierung von Tracking und Monitoring in Mlflow, Best Practices für die Modellvalidierung 4. Visualisierung und Interpretation von Funnel-Daten: Tools zur Datenvisualisierung in Mlflow, Interpretation von Funnel-Daten und KPI-Analyse, Erstellung von Dashboards zur Datenpräsentation 5. Optimierung von Marketingstrategien basierend auf Funnel-Daten: Identifikation von Engpässen im Funnel, Strategien zur Verbesserung der Conversion-Rate, Einsatz von A/B-Tests zur Validierung von Optimierungen 6. Fortgeschrittene Techniken der Funnel-Analyse: Einsatz von Predictive Analytics zur Vorhersage von Funnel-Ergebnissen, Integration von externen Datenquellen in die Analyse, Verwendung von fortgeschrittenen ML-Algorithmen 7. Praxisprojekt: Funnel-Analyse mit Mlflow: Entwicklung eines eigenen Funnel-Analyse-Projekts, Präsentation der Ergebnisse und Erkenntnisse, Feedback von Fachkollegen und Dozenten 8. Reflexion und Ausblick auf Funnel-Analyse: Zusammenfassung der erlernten Inhalte, Diskussion über zukünftige Trends in der Funnel-Analyse, Planung der praktischen Anwendung im Berufsalltag