Predictive Analytics

Lehrinhalte
  • Die LV ‚Predictive Analytics‘ setzt auf der LV ‚Business Intelligence‘ auf. Nachdem der Weg vom Sensor über Datenerfassung und Aufbereitung bereits behandelt wurde, geht es nun darum, wie kann auf Basis der aufbereiteten Daten Aussagen über die Zukunft abgeleitet werden. Nach einer Einführung in das Thema folgen im ersten Teil klassische Data Science Verfahren auf Basis statistischer Methoden. Im zweiten Teil werden moderne Methoden - im speziellen Maschinelles Lernen - präsentiert und erarbeitet. Begleitet wird die gesamte LV mit praktischen Beispielen in Matlab.
    Der Inhalt der LV im Überblick:
    - Einführung in das Thema
    - Klassische Data Science Verfahren
    o Potenzielle zukünftige Szenarien werden ausgeleuchtet
    o Anwenden von statistischen Methoden
    - Regression
    - Clustering
    - Faktoren und Zeitreihenanalysen
    - Maschinelles Lernen
    o Überwachtes Lernen
    - Support Vektor Maschinen
    - Neuronale Netze
    - Deep Learning
    - Random Forests
    - Bayes'sche Netze
    o Unüberwachtes Lernen
    - k-Means
    - Deep Learning
    o Bestärkendes Lernen