Entwickeln Sie die analytischen Fähigkeiten, mit denen Sie Rohdaten in Entscheidungen umwandeln, auf deren Grundlage Führungskräfte handeln können. In diesem Kurs durchlaufen Sie einen vollständigen Decision-Intelligence-Workflow – von der Erkundung und Zusammenfassung von Daten über die Durchführung strenger statistischer Tests bis hin zur Erstellung produktionsreifer Vorhersagemodelle und der Vermittlung der Ergebnisse an nicht-technische Stakeholder.

Statistisches Denken und prädiktive Modellierung

Statistisches Denken und prädiktive Modellierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „KI-gestützte Entscheidungsintelligenz: Von Daten zu strategischen Einsichten“

Dozent: Professionals from the Industry
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Wenden Sie statistische Schlussfolgerungen und Hypothesentests an, um Kundensegmente zu vergleichen, und formulieren Sie die Ergebnisse als leicht verständliche Empfehlungen für das Unternehmen.
Erstellen, validieren und optimieren Sie Klassifikationsmodelle in scikit-learn, die definierte Leistungsschwellenwerte für reale Geschäftsprobleme erfüllen.
Bewerten Sie Methoden zur Merkmalsauswahl – darunter RFE und LASSO –, um ein Gleichgewicht zwischen Modellgenauigkeit und Interpretierbarkeit für nicht-technische Stakeholder herzustellen.
Integrieren Sie Datenexploration, prädiktive Modellierung und Kommunikation mit der Unternehmensleitung in eine umfassende Pipeline zur Vorhersage des Customer Lifetime Value.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Deskriptive Statistik
- Kategorie: Analytik
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Business-Analytik
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Kundenanalyse
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Wichtige Details

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April 2026
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 11 Module
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Häufig gestellte Fragen
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