Machine Learning: Mustererkennung und Predictive Analytics

Statistische Analysen und Predictive Analytics in Machine Learning *Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen identifizieren und nutzen *Statistische Methoden für präzise Vorhersagen und datengetriebene Entscheidungen anwenden *Daten für Machine Learning-Modelle vorbereiten und validieren !SQL für effiziente Datenverarbeitung und Vorhersagemodelle *Joins, Aggregationen und Filter nutzen, um relevante Trainingsdaten zu extrahieren *Optimierte Abfragen schreiben, um die Performance großer Datenmengen zu verbessern *Datenbanken gezielt für Machine Learning-Anwendungen optimieren !Interaktive Visualisierung und Analyse von ML-Ergebnissen mit Power BI *Dynamische Dashboards entwickeln, um Trends und Muster verständlich darzustellen *DAX-Funktionen nutzen, um präzise Berechnungen für Vorhersagemodelle zu generieren *Aussagekräftige Berichte gestalten, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen !Automatisierte Datenpipelines für Mustererkennung in Machine Learning *Daten vorverarbeiten, transformieren und für ML-Algorithmen optimieren *Effiziente Workflows einsetzen, um wiederkehrende Analyseaufgaben zu automatisieren *Predictive Analytics-Techniken zur Modellverbesserung und genaueren Vorhersagen anwenden

Förderungsmöglichkeiten

ja

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined