Predictive Analytics im KI-Kontext umfasst in der Praxis eine Vielzahl von Ansätzen - von einfachen Regressionsmodellen bis zu komplexen Ensemble-Verfahren für die Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Wer Predictive Analytics im Unternehmenskontext anwenden will, braucht ein fundiertes Verständnis der Methoden, der Datenanforderungen und der Interpretierbarkeit von Vorhersageergebnissen. Dieser Kurs vermittelt diese Grundlagen.

Kursinhalt
1. Methoden und Modellklassen im Predictive Analytics
  • Lineare und nichtlineare Regressionsverfahren
  • Entscheidungsbäume, Random Forests und Gradient Boosting
  • Zeitreihenmodelle für zeitabhängige Vorhersagen

2. Datenanforderungen und Feature-Entwicklung
  • Auswahl relevanter Vorhersagevariablen
  • Umgang mit zeitlichen Abhängigkeiten und Datenlecks
  • Aufbereitung von historischen Daten für Prognosezwecke

3. Validierung und Qualitätssicherung von Vorhersagen
  • Metriken zur Bewertung von Vorhersagemodellen
  • Kreuzvalidierung und Out-of-Sample-Tests
  • Umgang mit Prognoseunsicherheiten

4. Operationalisierung von Vorhersagen im Unternehmenskontext
  • Einbindung von Prognosemodellen in Entscheidungsprozesse
  • Kommunikation von Vorhersageergebnissen an Stakeholder
  • Laufende Überprüfung und Aktualisierung von Prognosemodellen

Berufliche Relevanz
  • Fachkräfte in Analyse und Planung nutzen Predictive Analytics für fundierte Entscheidungen
  • Methodenkenntnis verbessert die kritische Bewertung von KI-Prognoseergebnissen
  • Operationalisierungskompetenz sichert die Nutzbarkeit von Vorhersagemodellen im Alltag