Datenanalyse bildet die Grundlage für präzise Vorhersagemodelle. Im Kurs Machine Learning: Statistik und Algorithmen für Vorhersagemodelle lernen Teilnehmende, Datensätze zu bereinigen, explorative Analysen durchzuführen und Muster gezielt für datengetriebene Entscheidungen zu identifizieren.
Inhalte- SQL ermöglicht die strukturierte Verarbeitung großer Datenmengen. Behandelt werden optimierte Abfragen, Joins und Aggregationen zur gezielten Analyse und Aufbereitung relationaler Datenbanken für Machine Learning-Anwendungen.
- Power BI unterstützt die Visualisierung komplexer Zusammenhänge. Teilnehmende erstellen interaktive Dashboards und nutzen DAX-Funktionen, um Modellprognosen verständlich darzustellen und datenbasierte Berichte zur Optimierung von Geschäftsprozessen zu entwickeln.
- Datenpipelines sorgen für Automatisierung in der Modellentwicklung. Vermittelt werden strukturierte Abläufe zur Harmonisierung und Transformation von Daten, die eine hohe Qualität der Trainingsdaten sichern und die Effizienz maschineller Lernprozesse steigern.
- Maschinelle Lernalgorithmen zur Verbesserung datengetriebener Prognosen. Der Kurs umfasst das Training von Klassifikations- und Regressionsmodellen, Hyperparameter-Tuning sowie den Einsatz statistischer Methoden für robuste Vorhersagen.