Schulungsübersicht

Einführung in Predictive Analytics

  • Überblick über die prädiktive Analytik
  • Die Rolle von LLMs bei der prädiktiven Modellierung
  • Fallstudien: Erfolgreiche Predictive-Analytics-Projekte

Grundlagen von Large Language Models

  • Verstehen der Architektur von LLMs
  • Training und Feinabstimmung von LLMs
  • LLMs vs. traditionelle statistische Modelle

Datenaufbereitung und -verarbeitung

  • Datenerfassung und -bereinigung
  • Merkmalstechnik für prädiktive Modellierung
  • Verwendung von LLMs zur Datenanreicherung

Erstellung prädiktiver Modelle mit LLMs

  • Auswahl des richtigen LLMs für Ihre Daten
  • Training von LLMs für prädiktive Aufgaben
  • Evaluierung der Modellleistung

Fortgeschrittene Techniken in Predictive Analytics

  • Zeitreihenprognose mit LLMs
  • Sentiment-Analyse für Marktprognosen
  • Erkennung von Anomalien in großen Datenbeständen

Integration von LLMs in Business-Prozesse

  • Einsatz von LLMs für Echtzeitvorhersagen
  • Überwachung und Wartung von Prognosemodellen
  • Ethische Überlegungen in der prädiktiven Analytik

Praktisches Labor: Predictive Analytics Projekt

  • Definieren von Projektzielen
  • Implementieren eines Vorhersagemodells mit LLMs
  • Analysieren der Ergebnisse und Iteration des Modells

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis für grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens
  • Erfahrung mit Python Programmierung
  • Vertrautheit mit Datenanalyse- und Visualisierungstools

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler
  • Business Analytiker
  • IT-Fachleute, die LLM-Anwendungen in der Analytik verstehen möchten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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