In diesem Modul bewegen sich die Lernenden von der Datenaufbereitung hin zur Kommunikation, indem sie sich die automatisierte Berichterstellung aneignen. Sie lernen, R Markdown (.Rmd) und knitr zu nutzen, um dynamische HTML-Berichte in professioneller Qualität zu erstellen. Der Schwerpunkt liegt auf der Parametrisierung – der Erstellung von Berichten, die automatisch neue Datendateien einlesen und den gesamten Text sowie alle Visualisierungen aktualisieren können –, einer Schlüsselkompetenz für eine effiziente und skalierbare Analyse.

Das abschließende Modul führt die Lernenden in die Welt der prädiktiven Analytik und der Modellvalidierung ein. Ausgehend von einem gängigen geschäftlichen Problem (Kundenabwanderung) vermittelt dieses Modul den Lernenden, wie sie die Leistung eines Klassifikationsmodells fundiert bewerten können. Sie lernen, die k-fache Kreuzvalidierung anzuwenden und Diagnosetools wie die Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurve sowie Präzisions- und Recall-Kurven zu interpretieren, um datengestützte Entscheidungen darüber zu treffen, welches Modell für die jeweilige Aufgabe am besten geeignet ist.