In this short, practical course, you’ll learn how to use supervised learning to forecast key business metrics and uncover the drivers that shape performance. Through hands-on exercises in Python, you’ll build and tune regression and gradient-boosted models to predict outcomes such as next-quarter EBITDA. Then, you’ll apply explainable AI techniques, including SHAP and feature importance, to translate model outputs into clear, actionable business insights. By the end of the course, you’ll be able to evaluate forecast accuracy, identify which variables truly drive results, and communicate your findings in simple, stakeholder-ready language. Designed for analysts and data professionals, this course helps you connect data science methods to real-world business forecasting and decision-making.
Forecast Business Metrics: Uncover Value Drivers
Forecast Business Metrics: Uncover Value Drivers
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Applied Financial Analysis
Dozent: ansrsource instructors
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Financial Forecasting
- Kategorie: Key Performance Indicators (KPIs)
- Kategorie: Performance Analysis
- Kategorie: Forecasting
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Business Analytics
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Predictive Analytics
- Kategorie: Data-Driven Decision-Making
- Kategorie: Stakeholder Communications
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Data Storytelling
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Business Metrics
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Kategorie: Regression Analysis
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Februar 2026
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In this short, practical course, you’ll learn how to use supervised learning to forecast key business metrics and uncover the drivers that shape performance. Through hands-on exercises in Python, you’ll build and tune regression and gradient-boosted models to predict outcomes such as next-quarter EBITDA. Then, you’ll apply explainable AI techniques, including SHAP and feature importance, to translate model outputs into clear, actionable business insights. By the end of the course, you’ll be able to evaluate forecast accuracy, identify which variables truly drive results, and communicate your findings in simple, stakeholder-ready language. Designed for analysts and data professionals, this course helps you connect data science methods to real-world business forecasting and decision-making.
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