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Verlässliche Zukunftsprognosen dank Predictive Analytics und Statistical Modelling

Prognosen für die Zukunft sind faszinierend und scheinen etwas geheimnisvolles an sich zu haben. Predictive Analytics (PA) hilft Verantwortungstragenden in ihrem Unternehmen komplizierte Zusammenhänge im wirtschaftlichen Umfeld vorauszusehen und ihr Wissen dann einzusetzen, um bestmögliche Entscheidungen zu treffen. Geschäfte und Märkte entwickeln sich nicht immer zeitgleich, deshalb braucht es bei der Ressourcenplanung und Risikobeurteilung gerade in diesem Fall eine treffsicherere Methode als das herkömmliche Business Intelligence. Die Predictive Analyticy kommt zum Zuge wenn es darum geht, herauszufinden, warum die Zahlen so ausfallen wie sie aktuell sind und wie sie sich künftig weiterentwickeln werden. Hierzu zählen sämtliche Methoden, welche aussagestarke Abhängigkeiten und Muster in Datensammlungen identifizieren und deshalb geeignet sind als Grundlage für eine Voraussage über künftige Ereignisse und Handlungen. Solche Analysen können ebenfalls auf nicht strukturierten Daten begründet sind wie z.B. aus sozialen Netzwerken. Um solche Muster in grossen Datenmengen zu erkennen ist Bestandteil des Data Mining, welches wiederum ein wichtiger Teil der PA-Lösungen sind. 

Die Weiterbildung CAS Statistical Modelling FH z.B. richtet sich an Analytiker/innen und Verantwortliche im Bereich der Datenbearbeitung. Dieser und zahlreiche weitere empfehlenswerte Lehrgänge finden Sie auf dem Bildungsportal Ausbildung-Weiterbildung.ch. Wenn Sie also eine passende Weiterbildungsmöglichkeit an einer renommierten Hochschule in Ihrer Region suchen, lohnt sich ein Besuch dieses grössten Schweizer Bildungsportals. Bestellen Sie online unverbindlich und kostenlos umfangreiche Informationsunterlagen direkt bei den Fachhochschulen, melden Sie sich für einen Informationsanlass an oder nutzen Sie kostenlose Downloads von themenrelevanten Ratgebern, Checklisten u.v.m. 


Fragen und Antworten

Der Weiterbildungslehrgang in Predictive Analytics (CAS Statistical Modelling) besteht aus vier Modulen: „Information Processing with R“ mit den Inhalten Data wrangling und visualisation, Reporting tools, Analysestrategie entwerfen, shiny erstellen, „Advanced Regression Modelling“ mit Methoden der Regressionsrechnung nichtnormalverteilter Zielgrössen, Modellbeurteilung, Entwicklung datengeschützter generalisierte Regressionsmodelle, „Analysis of Time to Event Data“ Modelleignung, Hazardrate, Zensierung, Inferenz, Ausfall- und Wartezeit-Modelle, „Network Analysis“ mit soziale Netzwerk-Modelle und Eigenschaften, Community-Strukturen und Zentralitäts-Masse, Diffusion in sozialen Netzwerken, grafische Modelle und Kausalität, Visualisierung von Netzwerken und 2-dim embedding.

Die Weiterbildung in Predictive Analytics richtet sich an Personen wie Analytiker/innen, die für die Bearbeitung von Unternehmens- oder öffentliche Daten zuständig sind, ebenso wie an Personen, die mit der Auswertung von Kundendaten, der Überwachung und Regelung von Betriebs- oder Produktionsprozessen betraut sind oder die Lieferung von statistischen Modellen oder Berichten als datengeschützte Entscheidungs-Grundlagen.

Der Lehrgang in Predictive Analytics setzt von den Teilnehmenden einen Hochschulabschluss voraus, jedoch können auch Praktiker/innen mit gleichwertigen Berufskompetenzen von der Studienleitung zugelassen werden. Für alle Studieninteressenten gilt der abgeschlossene CAS Datenanalyse als Zulassungsvoraussetzung.

Einmal wöchentlich findet der Lehrgang in Predictive Analytics statt, ganztags, verteilt über einen Zeitraum von fünf Monaten.

Absolventen und Absolventinnen der Predictive Analytics Weiterbildung erlangen nach bestandenem Kurs das „Certificate of Advanced Studies in Statistical Modelling“ mit 12 ECTS.


Redaktionelle Leitung:

Stefan Schmidlin, Bildungsberatung, Content-Team Modula AG

Quellen

Website des Schweizerischen Sekretariats für Bildung, Forschung und Innovation SBFI , Website www.berufsberatung.ch (offizielles schweizerisches Informationsportal der Studien-, Berufs- und Laufbahnberatung) sowie Websites und anderweitige Informationen der Berufsverbände und Bildungsanbieter.


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