Teilnehmer erwerben Kompetenzen in der Anwendung von Machine Learning zur Mustererkennung und zur Erstellung präziser Vorhersagemodelle.
Statistische Analysen und Predictive Analytics in Machine Learning- Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen identifizieren und nutzen
- Statistische Methoden für präzise Vorhersagen und datengetriebene Entscheidungen anwenden
- Daten für Machine Learning-Modelle vorbereiten und validieren
SQL für effiziente Datenverarbeitung und Vorhersagemodelle
- Joins, Aggregationen und Filter nutzen, um relevante Trainingsdaten zu extrahieren
- Optimierte Abfragen schreiben, um die Performance großer Datenmengen zu verbessern
- Datenbanken gezielt für Machine Learning-Anwendungen optimieren
Interaktive Visualisierung und Analyse von ML-Ergebnissen mit Power BI
- Dynamische Dashboards entwickeln, um Trends und Muster verständlich darzustellen
- DAX-Funktionen nutzen, um präzise Berechnungen für Vorhersagemodelle zu generieren
- Aussagekräftige Berichte gestalten, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen
Automatisierte Datenpipelines für Mustererkennung in Machine Learning
- Daten vorverarbeiten, transformieren und für ML-Algorithmen optimieren
- Effiziente Workflows einsetzen, um wiederkehrende Analyseaufgaben zu automatisieren
- Predictive Analytics-Techniken zur Modellverbesserung und genaueren Vorhersagen anwenden