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
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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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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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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: Datenanalyse
- Kategorie: Business-Analytik
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Deskriptive Statistik
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Datenkompetenz
- Kategorie: Kundenanalyse
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
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Kürzlich aktualisiert!
April 2026
Unterrichtet in Englisch
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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Dozent
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Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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