Datenbasierte Prognosen sind der Schlüssel für eine sichere und bedarfsgerechte Planung, intelligente Ressourcenallokation, präventive Qualitätskontrolle und vieles mehr und können für Unternehmen schnell wettbewerbsentscheidend werden. Wie Predictive Analytics im Detail funktioniert und wie Sie entsprechende Datenanalyseprozesse von A bis Z aufbauen, erfahren Sie in diesem Kurs. Sie erfahren alles über Zeitreihenmodelle und wenden diese in vielen Übungen und unterschiedlichen Szenarien selbst an. Dabei können Sie sich die Lerneinheiten flexibel einteilen: Der Kurs besteht aus didaktisch hochwertigen Selbstlernmodulen, Live-Webinaren und umfangreichen Übungen in Form von Jupyter Notebooks. Über einen Zeitraum von vier Wochen können Sie sich das Wissen aneignen, die Aufgaben lösen und mit den Datensätzen das Thema spielerisch erkunden - ideal, wenn Sie sich berufsbegleitend weiterbilden möchten.
Inhalte

1. Warum Zeitreihen helfen, die Realität zu verstehen

Das Konzept der prädiktiven Analyse mit Zeitreihen
Die vier Facetten der Zeitreihenanalyse
Die Rolle von Variablen in alltäglichen Fragestellungen
Die Zeitreihen-Metriken

2. Regressionsmodelle im Detail

Statistik und der Umgang mit Blickwinkeln
Vorhersagen durch Regression
Multivariate Regression
Wie lernt ein Regressionsmodell?

3. Vorhersagen mit Neuronalen Netzen

Einführung in Neuronale Netze
Aktivierungsfunktionen für Neuronen
Tiefe neuronale Netze erstellen
Deep versus Wide Learning

4. Vorhersagen mit Transformer-Modellen

Prozess der Vorhersagenerstellung
Daten für Maschinen sichtbar machen
Aufmerksamkeitssteuerung
Softmax-Funktion und Kausalität