Machine Learning & Predictive Analytics
Vom Datenverständnis bis zum Modellbetrieb: Du lernst, Prognosen belastbar zu entwickeln, sauber zu bewerten und im Business nutzbar zu machen.
Machine Learning & Predictive Analytics
Machine Learning und Predictive Analytics helfen dir, Muster in Daten zu erkennen und daraus belastbare Vorhersagen abzuleiten. Statt nur Vergangenes auszuwerten, arbeitest du mit Prognosen zu Nachfrage, Risiken, Ausfällen, Churn, Qualität oder Umsatzentwicklung. Entscheidend ist nicht nur der Algorithmus, sondern der saubere Weg von der Datenbasis bis zur verwertbaren Entscheidung.
In diesem Themenfeld vertiefst du Data Preparation, Feature Engineering, Modelltraining, Validierung, Forecasting und die Bewertung mit passenden Metriken. Du lernst, welche Verfahren für Klassifikation, Regression und Zeitreihen sinnvoll sind, wie Overfitting vermieden wird und wie Ergebnisse verständlich kommuniziert werden. Ebenso relevant sind Deployment, Monitoring und Explainable AI, damit Modelle im Betrieb nachvollziehbar und belastbar bleiben. Das ist besonders wertvoll, wenn du mit Python, SQL, BI-Tools oder Data-Science-Projekten arbeitest und Vorhersagen in echte Geschäftsprozesse überführen willst.
Machine Learning & Predictive Analytics:
Kurse für Machine Learning mit Python
Python Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs
Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs
Python mit Tensorflow: Grundkurs
Dieser kompakte Kurs vermittelt dir praxisnah, wie du mit Python und TensorFlow große Datenmengen effizient aufbereitest und für Machine-Learning-Prozesse nutzt. Als bevorzugte Sprache für neuronale Netzwerke und KI-Anwendungen bietet Python eine ideale Grundlage, um moderne ML-Workflows zu verstehen und produktiv umzusetzen.
Python Deep-Dive Kurs: Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung
Dieser Kurs bietet dir einen kompakten Einstieg in das Thema Machine Learning und vermittelt praxisnahes Wissen anhand realer Daten, Modelle und Live-Demonstrationen. Du lernst, wie neuronale Netze funktionieren, wie sich Daten aus Bildern, Texten oder Tabellen aufbereiten und visualisieren lassen und wie du passende Modelle und Algorithmen für deine Aufgaben auswählst und einsetzt.
Pytorch Grundkurs: Deep Learning mit MLP und CNN
Dieses Seminar vermittelt dir praxisnahes Wissen zum Deep Learning mit PyTorch und bietet einen fundierten Einstieg in die Arbeit mit Multilayer Perzeptrons und Convolutional Neural Networks, die besonders für die Verarbeitung von Bilddaten geeignet sind. Du lernst, wie du mit PyTorch komplette Trainingsprozesse umsetzt – einschließlich Testphasen, Loss-Ausgabe und Visualisierung der Ergebnisse.
Python Machine Learning Grundkurs: Professioneller Einstieg
Dieser Intensivkurs zum Machine Learning gibt dir einen umfassenden Überblick über die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning in Unternehmen. Anhand zahlreicher Fallbeispiele siehst du, wie Machine Learning echten Mehrwert schaffen kann – und warum es weit mehr ist als nur ein Schlagwort.
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Azure – Grundlagen & Fundamentals
AI-900 Kurs: Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900T00-A)
In diesem Kurs lernst du die Grundlagen von Machine Learning und künstlicher Intelligenz (KI). Du entdeckst außerdem die Dienste in Microsoft Azure, mit denen du passende Lösungen entwickeln kannst.
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Kurse für KI Datenschutz & Datensicherheit
Advanced Generative AI Development on AWS Kurs
Machine Learning Engineering on AWS Kurs
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Generative KI & moderne AI-Anwendungen entwickeln
Developing Generative AI Applications on AWS Kurs
Dieser Kurs vermittelt ein fundiertes Verständnis der Amazon-Bedrock-Plattform und zeigt praxisnah, wie leistungsfähige generative KI-Anwendungen entwickelt und in reale Geschäftsprozesse integriert werden. Neben der Einführung in zentrale Konzepte und Architekturmuster stehen praktische Übungen mit LangChain, Fine-Tuning und KI-gestützter Prozessoptimierung im Mittelpunkt.
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Kurse für Large Language Models
Large Language Model Grundkurs: Einsatz und Überblick
Dieser zweitägige Intensivkurs bietet einen umfassenden Einblick in die Welt der Large Language Models (LLMs). Die Teilnehmenden lernen, wie man geeignete Modelle auswählt, sie trainiert und an eigene Inhalte anpasst.
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Kurse für Datenanalyse mit KI
KI Für Entscheider Kurs: Maschinelles Lernen und Datenanalyse
PCA und t-SNE Grundkurs: ML Algorithmen im Griff
Du bekommst einen Datensatz mit vielen Features, erzeugst eine 2D-Projektion und plötzlich „siehst“ Du Muster. Die entscheidende Frage ist: Sind diese Muster belastbar oder nur ein Artefakt der Methode?
Reinforcement Learning Kurs: Lernen durch Belohnung
Reinforcement Learning wirkt oft wie Magie, bis du es als Engineering-Disziplin behandelst: Problemformulierung, Messbarkeit, Stabilität und saubere Experimente. In diesem Seminar entwickelst du genau diese Perspektive.
Vertex AI Kurs: ML-Pipelines, die wirklich laufen
In diesem Grundlagen-Seminar entwickelst du ein klares Vorgehen, wie Machine Learning in Google Vertex AI von Anfang bis Betrieb umgesetzt wird. Der Kurs ist bewusst so aufgebaut, dass du nach jedem Abschnitt einen greifbaren Baustein hast, den du in dein eigenes Projekt übertragen kannst.
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Azure – Data, KI & Machine Learning
DP-3014 Kurs: Implementieren einer Machine Learning-Lösung mit Azure Databricks (DP-3014-A)
Dieses praxisorientierte Training vermittelt dir fundiertes Know-how im Umgang mit Azure Databricks, der cloudbasierten Analyseplattform von Microsoft für datengetriebene Anwendungen und moderne KI-Lösungen. Du lernst, wie Machine-Learning-Modelle effizient entwickelt, trainiert und produktiv eingesetzt werden, um das volle Potenzial von Big Data in deinem Unternehmen zu nutzen.
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Kurse für KI Change Management
AutoML Grundkurs
Viele Teams nutzen AutoML, um schnell zu einem Modell zu kommen, und verlieren dabei genau das, was im Business zählt: Nachvollziehbarkeit, robuste Leistung und einen planbaren Betrieb. In diesem Seminar lernst du, AutoML so zu nutzen, dass du Ergebnisse nicht nur erzeugst, sondern verantworten kannst.
Transfer Learning Kurs: Modelle schneller produktiv machen
Wenn Du vortrainierte Modelle nutzt, entscheidet nicht die Modellgröße über den Erfolg, sondern Deine Strategie: Daten, Training, Evaluierung und Betrieb müssen zusammenpassen. In diesem Aufbaukurs entwickelst Du genau diese End-to-End-Sicht auf Transfer Learning.
Unsupervised Learning Grundkurs: Clustering das wirkt
In vielen Unternehmen entstehen Segmentierungen als einmalige Data-Science-Übung und verschwinden dann, weil niemand sie erklären, messen oder betreiben kann. In diesem Seminar lernst du, Clustering und Segmentierung als „end-to-end“ Workflow aufzubauen: von der sauberen Datenbasis bis zur operativen Nutzung und zum Monitoring.
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Kurse für Beyond Machine Learning
Beyond Machine Learning Kurs: Was kommt danach?
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Kurse für KI-Technik für Entscheider
Machine Learning, Big Data & Predictive Analytics Kurs: Basics für Führungskräfte
In diesem Seminar lernen Sie die Grundlagen von Machine Learning, Big Data und Datenanalyse. Sie verstehen, wie Sie diese Techniken anwenden und welche Chancen sie bieten.
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Seminarberatung für deine Machine Learning & Predictive Analytics
Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für deine Machine Learning & Predictive Analytics. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden.
Stimmen unserer Kunden zur Machine Learning & Predictive Analytics
Um ein wertvolles und renommiertes Gütesiegel zu tragen, hat sich unser Kebel Team für das unabhängige eKomi Bewertungsportal entschieden. Wir nutzen diese authentifizierte Software, um unsere Seminarteilnehmer:innen zu befragen, nachdem sie unsere Kurse online oder in Präsenz besucht haben. Jede freiwillig und anonym abgegebene Bewertung, egal ob positiv oder kritisch, fließt in die Bewertungsstatistik von Kebel Training ein und ist Teil der eKomi Trust Zertifikate. Natürlich sind zufriedene Kunden:innen und Ihr Feedback für uns überlebenswichtig. An dieser Stelle einen herzlichen Dank für Ihre Bewertungen.
Machine Learning & Predictive Analytics an 21 Standorten und Live Online
Als bundesweit tätiger und renommierter Seminaranbieter bietet dir die Kebel Training GmbH ein umfangreiches Angebot an IT-Kursen an. Unsere Kurse und Schulungen finden als Präsenzseminare in 21 Schulungszentren statt.
Lernziele und Zielgruppe
Eine Weiterbildung in Machine Learning & Predictive Analytics lohnt sich für alle, die aus Daten mehr machen wollen als Reporting. Unternehmen brauchen belastbare Prognosen für Nachfrage, Preise, Risiken, Wartung, Kundenerhalt und Ressourcenplanung. Genau hier setzt Predictive Analytics an. Du lernst, Daten systematisch aufzubereiten, relevante Merkmale zu identifizieren und Modelle so zu trainieren, dass aus historischen Daten verlässliche Vorhersagen entstehen. Das Thema verbindet Statistik, Data Science und konkrete Business-Anwendung.
Im Fokus stehen praxisrelevante Inhalte wie Regression, Klassifikation, Clustering, Zeitreihenanalyse, Forecasting, Feature Engineering, Modellbewertung und Hyperparameter Tuning. Ebenso wichtig sind Themen wie Data Quality, Cross Validation, Overfitting, Explainable AI, MLOps, Deployment und Monitoring. Eine gute Machine-Learning-Weiterbildung vermittelt nicht nur Methoden, sondern auch die Fähigkeit, Ergebnisse kritisch zu prüfen und für Fachbereiche verständlich aufzubereiten. Denn ein Modell ist erst dann wertvoll, wenn es Entscheidungen verbessert.
Wenn du nach Seminaren zu Machine Learning, Predictive Analytics, Forecasting, Zeitreihenanalyse oder Data Science suchst, findest du hier ein Umfeld für den systematischen Kompetenzaufbau. Besonders sinnvoll ist das Themenfeld für Fachkräfte aus Controlling, Business Intelligence, Data Analytics, Produktmanagement, Operations, Marketing und IT. Gute Grundlagen in Python, SQL, Statistik oder Power BI helfen, sind aber je nach Lernziel unterschiedlich wichtig. Wer Daten nicht nur beschreiben, sondern Entwicklungen früher erkennen und besser steuern will, setzt mit Machine Learning & Predictive Analytics auf Fähigkeiten, die in datengetriebenen Teams unmittelbar nutzbar sind.
FAQ
Das Themenfeld ist relevant für Fachkräfte aus Data Analytics, BI, Controlling, Marketing, Operations, Produktmanagement und IT. Besonders sinnvoll ist es, wenn du Entscheidungen datenbasiert vorbereiten, Prognosen erstellen oder bestehende Analyseprozesse um Vorhersagemodelle erweitern willst.
Hilfreich sind Grundlagen in Datenanalyse, Statistik sowie der Umgang mit Tabellen, SQL oder Python. Für fortgeschrittene Inhalte sind Programmierkenntnisse oft sinnvoll. Wenn du aus dem Fachbereich kommst, ist vor allem wichtig, dass du mit Daten, Kennzahlen und Fragestellungen aus der Praxis vertraut bist.
BI zeigt dir vor allem, was passiert ist und wie sich Kennzahlen entwickelt haben. Predictive Analytics geht einen Schritt weiter und nutzt statistische Verfahren sowie Machine Learning, um künftige Entwicklungen, Wahrscheinlichkeiten und Risiken abzuschätzen.
Wichtige Methoden sind Regression, Klassifikation, Clustering, Zeitreihenanalyse und Forecasting. Häufig genutzte Werkzeuge sind Python, SQL, Jupyter, scikit-learn sowie BI- und Visualisierungstools. Je nach Einsatz kommen auch Themen wie MLOps, Deployment und Monitoring hinzu.