Die meisten ML-Initiativen bleiben zwischen „hervorragendem AUC-Wert“ und „hervorragenden Geschäftsergebnissen“ stecken. Dieser Kurs schließt diese Lücke von Anfang bis Ende.

Sie lernen, wie Sie die Modellleistung in Geld umwandeln können, indem Sie Metrikbäume erstellen, die Offline-Kennzahlen mit Produkt-KPIs und Gewinn- und Verlust-Ergebnissen verknüpfen. Wir entwerfen fundierte Messpläne mit den richtigen Kontrafaktika (A/B-Tests, Holdouts, geografische Vergleiche, Diff-in-Diff) und Sicherheitsvorkehrungen, die verhindern, dass „Erfolge“ an anderer Stelle dem Unternehmen schaden. Sie üben sich in der Berechnung von Aussagekraft und Stichprobengröße, der Varianzreduktion (CUPED) sowie der Lift-Analyse mit Konfidenzintervallen. Anschließend wandeln wir den Lift in ROI um: inkrementeller Umsatz oder Einsparungen, Betriebskosten, Amortisationszeit und Nettogegenwartswert (NPV) sowie eine Sensitivitätsanalyse zur Berücksichtigung von Unsicherheiten. Den Abschluss bilden Wirkungs-Dashboards und eine Zusammenfassung für die Geschäftsleitung, die klare Go/No-Go- und Skalierungsentscheidungen ermöglichen. Dieser Kurs richtet sich an Fachleute, die an der Planung, Bewertung oder Umsetzung von ML-Lösungen beteiligt sind – darunter Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure, Business-Analysten, Produktmanager und Technologieführer. Er eignet sich auch für alle, die ML-Ergebnisse besser mit dem geschäftlichen Nutzen verknüpfen möchten. Die Teilnehmer sollten über ein grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Konzepten und allgemeinen Geschäftsabläufen verfügen sowie Interesse an der Anwendung datengesteuerter Lösungen haben. Fortgeschrittene Programmier- oder Mathematikkenntnisse sind nicht erforderlich. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, Modellkennzahlen konsequent mit finanziellen Ergebnissen zu verknüpfen und die Auswirkungen so zu kommunizieren, dass Führungskräfte darauf vertrauen – damit Teams weniger Modelle bereitstellen und mehr Wert schaffen.