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Praxisorientierte Predictive Analytics - Datenbasierte Prognose mit KI und Vorhersagemodelle

In drei Tagen lernen Sie, datenbasierte Prognosen mit Machine Learning und Deep Learning zu erstellen. Nach den Grundlagen von Predictive Analytics geht es um Datenbeschaffung, Bereinigung und Feature Engineering. Mit dem PyTorch-Framework erstellen Sie Trainings- und Testdatensätze, entwickeln und trainieren Vorhersagemodelle und optimieren Hyperparameter. Sie bewerten Modelle mit geeigneten Metriken und Cross-Validation, vermeiden Overfitting und lernen, Modelle bereitzustellen, in Geschäftsprozesse zu integrieren und im laufenden Betrieb zu überwachen.

  • 3 Tage
  • Fortgeschrittener
  • Deutsch
  • 1.595 € zzgl. MwSt.
  • Bescheinigung und digitales Badge
Termin & Ort wählenAlle Termine

Auf einen Blick

Kurs
Seminar, 3 Tage, Niveau Fortgeschrittener, Sprache Deutsch.
Preis
1.595 € netto pro Person (1.898,05 € inkl. 19 % MwSt.). Als Firmenseminar 1.595 € netto pro Tag.
Termine
66 Termine bis Juli 2027, online im Virtual Classroom und vor Ort in 23 Städten, u. a. Berlin, Bremen, Darmstadt und Dresden. Nächster Termin: 02.–04.11.2026.
Nachweis
Teilnahmebescheinigung und digitales Badge für jede Teilnahme.

Worum es geht

Im Gesundheitswesen sind Prognosen etwa für die Kapazitätsplanung relevant. Ein Beispiel: Ein Controlling-Team schätzt aus historischen Fallzahlen die erwartete Zahl stationärer Aufnahmen je Woche, um Personal- und Bettenplanung frühzeitig abzustimmen, und überwacht die Modellgüte im laufenden Betrieb.

Ziel des Seminars

In dieser 3-tägigen Schulung "Praxisorientierte Predictive Analytics - Datenbasierte Prognose mit KI und Vorhersagemodelle" lernen Sie die Kunst der datenbasierten Prognose mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning und Deep Learning. Sie werden befähigt, Vorhersagemodelle unter Verwendung des leistungsstarken PyTorch-Frameworks zu entwickeln und in verschiedenen Geschäftsszenarien erfolgreich einzusetzen, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Für wen

  • Data Scientists
  • Analysten
  • Manager
  • Geschäftsführer
  • Fach- und Führungskräfte

Inhalte

Grundlagen von Predictive Analytics und Machine Learning
  • Definition und Bedeutung von Predictive Analytics
  • Verschiedene Arten von Vorhersagemodellen und deren Anwendungen
  • Machine Learning-Algorithmen und deren Einsatz in Prognoseaufgaben
Datenaufbereitung und -exploration
  • Datenbeschaffung und -bereinigung
  • Datenerkundungstechniken
  • Feature Engineering: Auswahl und Transformation von Merkmalen
Auswahl und Entwicklung von Vorhersagemodellen mit PyTorch
  • Einführung in das PyTorch-Framework
  • Erstellung von Trainings- und Testdatensätzen
  • Modellentwicklung und -training mit PyTorch
  • Hyperparameter-Optimierung für bessere Modellleistung
Praktische Übungen zur Implementierung von Deep Learning-Modellen
  • Hands-on-Übungen zur Implementierung von Deep Learning-Modellen in PyTorch
  • Trainieren von Modellen anhand von realen Daten
  • Fehleranalyse und Modellverbesserung
Evaluierung und Validierung von Deep Learning-Modellen
  • Metriken zur Bewertung der Modellleistung
  • Cross-Validation und Overfitting-Vermeidung
  • Interpretation von Modellergebnissen
Implementierung von Vorhersagemodellen in PyTorch
  • Bereitstellung von Modellen in produktiven Umgebungen
  • Integration von Vorhersagen in Geschäftsprozesse
  • Automatisierung von Prognosen und Aktualisierung von Modellen
Fallstudien und Anwendungen in verschiedenen Branchen unter Verwendung von Deep Learning-Techniken
  • Anwendungsfallbeispiel in den Bereichen Marketing und Kundenservice
  • Anwendungsfallbeispiel im Bereich Maschinen/Anlagen
Integration von Predictive Analytics und Deep Learning in Geschäftsprozesse
  • Entwicklung einer datengetriebenen Unternehmenskultur
  • Best Practices für die Zusammenarbeit zwischen Fachabteilungen und Data Science-Teams
  • Monitoring und Aktualisierung von Vorhersagemodellen im laufenden Betrieb
Abschlussdiskussion und Empfehlungen für die weitere Entwicklung Ihrer Fähigkeiten
  • Networking und Erfahrungsaustausch
  • Ratschläge zur Vertiefung und Weiterentwicklung Ihrer Fähigkeiten in Predictive Analytics und Deep Learning

Voraussetzungen

  • keine

Methode

Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.

Ihre Vorteile

  • Trainer mit Projekterfahrung: Sie lernen bei Expertinnen und Experten, die nicht nur schulen, sondern selbst Projekte umsetzen – etwa KI- und Datenprojekte. So erfahren Sie, worauf es in der Praxis ankommt.
  • Seminarunterlage
  • Schulungsumgebung (LAB)
  • Teilnahmebescheinigung und digitales Badge

Häufige Fragen zu Praxisorientierte Predictive Analytics

Für wen im Gesundheitswesen eignet sich Praxisorientierte Predictive Analytics?

Der Kurs richtet sich an Data Scientists, Analystinnen und Analysten, Managerinnen und Manager, Geschäftsführungen sowie Fach- und Führungskräfte. Im Gesundheitswesen passt er zu Controlling, Medizincontrolling und Data- oder BI-Teams in Krankenhäusern, Klinikverbünden und Krankenkassen, die Prognosen in Planungs- und Steuerungsprozesse einbinden möchten.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für Praxisorientierte Predictive Analytics?

Laut Ausschreibung sind keine Vorkenntnisse erforderlich. Da im Kurs Modelle mit dem PyTorch-Framework entwickelt werden und er als Fortgeschrittenen-Niveau eingestuft ist, erleichtern Grundkenntnisse in Datenanalyse und Programmierung den Einstieg.

Was kostet das Seminar Praxisorientierte Predictive Analytics?

Die Teilnahme kostet 1.595 € netto pro Person, das sind 1.898,05 € inklusive 19 % Mehrwertsteuer. Im Preis enthalten: Seminarunterlage und Schulungsumgebung (LAB). Als Firmenseminar exklusiv für Ihr Team berechnen wir 1.595 € netto pro Schulungstag.

Wann und wo findet Praxisorientierte Predictive Analytics statt?

Das Seminar dauert 3 Tage. Bis Juli 2027 gibt es 66 Termine, online im Virtual Classroom und vor Ort in 23 Städten, u. a. Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Düsseldorf und Essen. Der nächste Termin ist am 02.–04.11.2026.

Erhalte ich nach Praxisorientierte Predictive Analytics einen Nachweis?

Ja. Jede Teilnahme erhält eine Teilnahmebescheinigung und ein digitales Badge.

Kann ich Praxisorientierte Predictive Analytics als Firmenseminar für mein Team buchen?

Ja. Als Firmenseminar findet Praxisorientierte Predictive Analytics exklusiv für Ihr Team statt – bei Ihnen vor Ort oder online, zu einem Termin Ihrer Wahl. Der Tagessatz beträgt 1.595 € netto.

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Offener Kurs · 1.595 € pro Person zzgl. MwSt. Klicken Sie auf einen Ort, um genau diesen Termin anzufragen.

Termine und Orte werden täglich aus dem Seminarkatalog aktualisiert, zuletzt am 30.10.2026.

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