Predictive Analytics - Methoden, Modelle und Anwendungen mit Python

Ein Data-Science-Seminar, das Teilnehmende durch den vollständigen Prozess der Vorhersagemodellierung führt – von der Datenaufbereitung über die Modellauswahl bis zur visuellen Aufbereitung der Ergebnisse –, findet am 07.12.2026 in Köln statt. Predictive Analytics hat sich zu einer unverzichtbaren Disziplin entwickelt, weil Unternehmen zunehmend datenbasiert planen und entscheiden. Die GFU Cyrus AG vermittelt in diesem Training, wie mit Python konkrete Prognosemodelle erstellt, bewertet und für Stakeholder verständlich visualisiert werden. Ein zentrales Unterthema ist die Modellierung: Welche Algorithmen eignen sich für welche Datenstrukturen, und wie lässt sich Overfitting vermeiden, damit ein Modell nicht nur auf historischen Daten, sondern auch in der Praxis funktioniert? Die Bewertung der Modellgüte erhält dabei ebenso viel Raum wie die eigentliche Implementierung. Nur wer Metriken wie Precision, Recall oder Mean Absolute Error richtig interpretiert, kann fundiert entscheiden, ob ein Modell produktiv eingesetzt werden darf. Die Visualisierung von Prognosen bildet den Abschluss des Prozesses. Hier lernen die Teilnehmenden, Unsicherheiten und Konfidenzintervalle so darzustellen, dass Entscheidungsträger die Aussagekraft einer Vorhersage richtig einschätzen. Für Fachkräfte in Nordrhein-Westfalen, die in ihrem Arbeitsumfeld quantitative Prognosen erstellen, liefert das Seminar das methodische Rüstzeug. Der genaue Veranstaltungsort wird noch bekanntgegeben.