Machine Learning & Predictive Analytics Schulungen
Vom Datenverständnis bis zum Modellbetrieb: Du lernst, Prognosen belastbar zu entwickeln, sauber zu bewerten und im Business nutzbar zu machen.
Machine Learning & Predictive Analytics Schulungen
- 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 Schulungen:
Data Science und Machine Learning - Einführung Kurs
Daten sind zweifellos der wertvollste Rohstoff des 21. Jahrhunderts.
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Python Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs
In diesem Grundkurs steigst du praxisnah in Python ein und legst direkt die Basis für Machine Learning. Du lernst die wichtigsten Python-Grundlagen, arbeitest mit Daten, visualisierst Ergebnisse und verstehst die zentralen mathematischen Konzepte hinter ML-Modellen.
Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs
In diesem Grundkurs steigst Du verständlich und praxisnah in Machine Learning ein, ohne mathematische Vorkenntnisse unnötig zu verkomplizieren. Du wiederholst die wichtigsten Grundlagen aus linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung und lernst, wie Du Daten mit Pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn analysierst und visualisierst.
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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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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Advanced Generative AI Development on AWS Kurs
In diesem Kurs lernst Du, Generative-AI-Anwendungen auf AWS professionell zu planen, zu entwickeln und für den Enterprise-Einsatz abzusichern. Du arbeitest mit zentralen Konzepten rund um Foundation Models, Amazon Bedrock, RAG, Vector Databases, Prompt Engineering, Agents, Governance, Security und Observability.
Machine Learning Engineering on AWS Kurs
In diesem Kurs lernst Du, Machine-Learning-Lösungen auf AWS praxisnah zu planen, zu entwickeln und zuverlässig zu betreiben. Du arbeitest Dich durch den gesamten ML-Lifecycle: von der Bewertung geschäftlicher Problemstellungen über Datenaufbereitung, Feature Engineering und Modelltraining mit Amazon SageMaker bis hin zu Deployment, Sicherheit, MLOps und Monitoring.
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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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KI Für Entscheider Kurs: Maschinelles Lernen und Datenanalyse
In diesem Seminar lernst Du, wie Machine Learning und Datenanalyse Geschäftsentscheidungen fundiert unterstützen. Du verstehst zentrale Lernverfahren, erkennst den Wert von Daten für Geschäftsprozesse und erfährst, wie Datenprojekte mit CRISP-DM strukturiert umgesetzt werden.
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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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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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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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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Beyond Machine Learning Kurs: Was kommt danach?
Machine Learning ist längst in der Praxis angekommen, doch die Entwicklung geht rasant weiter. In diesem Seminar erhältst du einen kompakten Überblick über den aktuellen Stand, konkrete Anwendungsgebiete, typische Grenzen und die Kosten von ML-Projekten.
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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 Schulungen
Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für deine Machine Learning & Predictive Analytics Schulungen. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden.
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.
Machine Learning & Predictive Analytics Schulungen an 21 Standorten, inhouse und Live Online
Als bundesweit tätiger und renommierter Seminaranbieter bietet dir die Kebel Training GmbH ein umfangreiches Angebot an IT-Schulungen und Soft-Skills Trainings an. Unsere Machine Learning & Predictive Analytics Schulungen finden als Präsenzseminare in Berlin, Bremen, Dortmund, Dresden, Düsseldorf, Erfurt, Essen, Frankfurt, Hamburg, Hannover, Koblenz, Köln, Krefeld, Leipzig, München, Münster, Nürnberg, Regensburg, Saarbrücken, Siegen und Stuttgart statt.
Alternativ kann deine Fortbildung als Inhouse-Schulung bei dir vor Ort, Workshop und als Live Online Training organisiert werden.
TOP-Bewertungen Machine Learning & Predictive Analytics Schulungen
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.
Kebel Training – Das spricht dafür…
Über 1.200 Kurse im Portfolio
Wähle deinen passenden Kurs zu einem festen Termin und erhalte dein Zertifikat. Lerne Live Online oder in Präsenz. Unser Kebel Team berät dich kostenlos und unverbindlich.
Durchführungs- und Qualitätsgarantie
Dein Seminar findet garantiert statt, wenn es von uns bestätigt wurde – schon ab dem ersten Teilnehmenden. Und falls du nicht zufrieden warst, kannst du es kostenlos wiederholen.
Firmenschulungen nach Maß – In Präsenz, Live Online oder hybrid
Wir richten unsere Trainings individuell nach euren Anforderungen und Zielen aus. Auf Wunsch kann eure Schulung vor Ort als Inhouse- Schulung organisiert werden.
Mehr als 30 Jahre Schulungserfahrung
Seit 1995 planen wir erfolgreich und zuverlässig Weiterbildungen im IT- und Soft-Skills Bereich.
21 Standorte in deiner Nähe
Deutschlandweit stehen dir unsere modernen Schulungszentren für deine berufliche Fortbildung zur Verfügung.
Familienunternehmen in zweiter Generation
Als Familienunternehmen in zweiter Generation verbinden wir Tradition mit Zukunft.
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.
