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    Erwerben Sie eingehende Kenntnisse in einem Fach, indem Sie eine Reihe von Kursen und Projekten abschließen.
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    Erkunden Sie den Predictive Analytics-Kurskatalog

    • U

      University of California San Diego

      Große Daten

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Infrastruktur, Big Data, Datenarchitektur, Datenmodellierung, Explorative Datenanalyse, Graphentheorie, PySpark, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten-Integration, Data-Mining, Apache Hadoop, Skalierbarkeit, Datenmanagement, Datenbanken, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Daten-Pipelines, Statistische Berichterstattung, Regressionsanalyse, Apache Spark

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      13.889 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • M

      Meta

      Meta Marketing Science Certification Prep

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Marketing Analytics, Bayesian Statistics, Descriptive Statistics, Marketing Effectiveness, Statistical Hypothesis Testing, A/B Testing, Target Audience, Marketing Strategies, Marketing Planning, Statistical Inference, Sampling (Statistics), Data Collection, Data Modeling, Statistics, Advertising Campaigns, Campaign Management, Marketing, Analytics, Google Analytics, Data Analysis

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      2691 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • J

      Johns Hopkins University

      Social Media Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Network Analysis, Data Visualization, Graph Theory, Relational Databases, Data Presentation, Data Visualization Software, Data Analysis, Social Sciences, Statistical Analysis, Machine Learning, R Programming, Analytics, Data Manipulation, Applied Machine Learning, Facebook, Instagram, Sociology, Natural Language Processing, Network Model, Text Mining

      4,1
      Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
      ·
      9 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM Datentechnik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Shell-Skript, Datenbank-Design, MySQL, NoSQL, Generative KI, Apache Hadoop, IBM Cognos-Analytik, Web Scraping, Apache Kafka, Jupyter, Datenbank Management, Professionelles Netzwerken, Apache Airflow, Linux-Befehle, Data-Warehousing, SQL, Auszug, Daten-Pipelines, Bash (Skriptsprache), Apache Spark

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      57.928 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Einführung in die Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data-Mining, Datenvisualisierungssoftware, Datenverarbeitung, Relationale Datenbanken, Jupyter, Datenanalyse, Gespeicherte Prozedur, Datenmodellierung, Daten bereinigen, Big Data, Datenbanken, Datenbank-Design, Datenbank Management, SQL, GitHub, Peer Review, Abfragesprachen, Cloud Computing, Unternehmensanalyse

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      98.321 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of California, Davis

      Gesundheitliche Informationskompetenz für Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Integration, Datenmanagement, Datenanalyse, Datenmodellierung, Daten bereinigen, Datenumwandlung, Datenüberprüfung, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Datenqualität, Verwaltung klinischer Daten, Datenwörterbuch, Daten-Governance, Gesundheitspflege, Auszug, Verwaltung von Metadaten, Taxonomie, Datenintegrität, Gesundheitssysteme, Management von Gesundheitsinformationen und Krankenakten, Analytics

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      264 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • R

      Rutgers the State University of New Jersey

      Management der Lieferkette

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Inventarverwaltungssystem, Lieferantenmanagement, Bestandsaufnahme und Lagerhaltung, Vorhersage, Operations Management, Bedarfsplanung, Liefermanagement, Lean Six Sigma, Management der Lieferantenbeziehungen, Vertriebsmanagement, Transport, Beschaffung, Fertigungsverfahren, Schlanke Produktion, Operative Effizienz, Strategische Beschaffung, Lagerverwaltung, Prozessverbesserung, Planung der Lieferkette, Einkaufen

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      15.183 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • G

      Google

      Bewerten für den Erfolg: Marketing-Analytik und Messung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs), Marketing-Analytik, Webanalyse, Medienplanung, Datenvisualisierungssoftware, Kommunikation mit Stakeholdern, Digitales Marketing, Marketing-Effektivität, Google Sheets, Leistungsmetrik, Zielsetzung, A/B-Tests, Google Analytics, Werbekampagnen, Pivot-Tabellen und Diagramme, Marketing, Tabellenverarbeitungssoftware, Rentabilität der Investition, Kampagnenmanagement, Leistungsmessung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2015 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, NumPy, Regressionsanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Feature Technik, Überwachtes Lernen, Jupyter, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Prädiktive Modellierung, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      28.043 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      IBM KI-Grundlagen für Unternehmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Geschäftsstrategie, Künstliche neuronale Netze, Generative KI, Big Data, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Data-Mining, Informationsarchitektur, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Digitale Transformation, Cloud Computing, Daten Strategie, Strategische Entscheidungsfindung, Deep Learning, ChatGPT, OpenAI

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      93.037 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • E

      Emory University

      Grundlagen der Marketinganalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Explorative Datenanalyse, Vorhersage, Wahrscheinlichkeit, Prädiktive Modellierung, Social Media-Marketing, Verbraucherverhalten, Pivot-Tabellen und Diagramme, Zielmarkt, Statistik, Marketing-Effektivität, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Planung der Kundennachfrage, Marketing-Analytik, Kundenanalyse, Soziale Netzwerke, Microsoft Excel, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Kundeneinblicke

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      516 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • M

      Meta

      Marketing Analytics Stiftung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Webanalyse, Marketing-Analytik, Digitales Marketing, Informationen zum Datenschutz, Google Analytics, Regulierung und Einhaltung von Gesetzen, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Erhebung von Daten, Werbung, Marketing, Persönlich identifizierbare Informationen, Verwaltung von Kundendaten, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Marketing-Strategien, Analytics

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      2161 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1…678…244

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten predictive analytics Kurse

    • Große Daten: University of California San Diego
    • Meta Marketing Science Certification Prep: Meta
    • Social Media Analytics: Johns Hopkins University
    • IBM Datentechnik: IBM
    • Einführung in die Datenwissenschaft: IBM
    • Gesundheitliche Informationskompetenz für Datenanalyse: University of California, Davis
    • Management der Lieferkette: Rutgers the State University of New Jersey
    • Bewerten für den Erfolg: Marketing-Analytik und Messung: Google
    • Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung: DeepLearning.AI
    • IBM KI-Grundlagen für Unternehmen: IBM

    Fähigkeiten, die Sie bei Business Essentials erlernen können

    Analytik (37)
    Präsentation (33)
    Modellierung (29)
    Unternehmensanalytik (27)
    Sprache (26)
    Microsoft Excel (26)
    Schreiben (26)
    Sprache (18)
    Planen (17)
    Business-Kommunikation (16)
    Entscheidungsfindung (16)
    Leitung (15)

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Predictive Analytics

    Predictive Analytics ist ein Zweig der Datenanalyse, der statistische Algorithmen verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse zu treffen. Dazu gehört die Analyse historischer und aktueller Daten, um Muster, Trends und Beziehungen zu erkennen, die dann für fundierte Vorhersagen über die Zukunft genutzt werden können.

    Predictive Analytics nutzt verschiedene statistische Modelle und Techniken des maschinellen Lernens, um große Datenmengen zu verarbeiten. Diese Modelle analysieren Datenmuster, identifizieren potenzielle Korrelationen und erstellen Prognosemodelle, um Ergebnisse vorherzusagen. Durch die Anwendung dieser Modelle auf neue Dateneingaben kann die prädiktive Analytik wertvolle Einblicke und Vorhersagen über künftiges Verhalten, Trends und Ergebnisse liefern.

    Dieser Bereich ist in vielen Branchen von großem Wert, unter anderem im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, im Marketing und im elektronischen Handel. Sie hilft Unternehmen, Entscheidungsprozesse zu optimieren, Risiken zu minimieren und Chancen zu erkennen. Im Marketing kann die prädiktive Analytik beispielsweise zur Vorhersage des Kundenverhaltens und der Kundenpräferenzen eingesetzt werden, so dass Unternehmen Marketingkampagnen und personalisierte Erlebnisse für ihre Kunden maßschneidern können.

    Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Predictive Analytics ein leistungsfähiges Tool ist, mit dem Unternehmen auf der Grundlage historischer und aktueller Daten fundierte Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse treffen können. Sie ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung und ein besseres Risikomanagement und hilft Unternehmen, neue Chancen zu erkennen. ‎

    Um sich in der prädiktiven Analytik auszuzeichnen, sollten Sie sich auf den Erwerb der folgenden Fähigkeiten konzentrieren:

    1. Statistik und Mathematik: Ein gründliches Verständnis der statistischen Konzepte, der Wahrscheinlichkeitstheorie und der linearen Algebra ist für die prädiktive Analytik unerlässlich. Diese Grundlagen werden Ihnen helfen, die verschiedenen Techniken der prädiktiven Modellierung zu verstehen.

    2. Datenmanipulation und -analyse: Die Beherrschung der Datenmanipulation und -analyse mit Tools wie Python, R oder SQL ist von entscheidender Bedeutung. Sie müssen in der Lage sein, Daten zu bereinigen, vorzuverarbeiten und zu untersuchen, um sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

    3. maschinelles Lernen: Das Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens ist für die prädiktive Analytik unerlässlich. Dazu gehören Kenntnisse über verschiedene Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume, Zufallswälder und Support-Vektor-Maschinen.

    4. Datenvisualisierung: Ebenso wichtig ist es, die Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren. Das Erlernen von Datenvisualisierungstechniken mit Bibliotheken wie ggplot, matplotlib oder Tableau ermöglicht es Ihnen, Ihre Ergebnisse klar und intuitiv zu präsentieren.

    5. Programmierung: Gute Programmierkenntnisse sind unerlässlich, insbesondere in Python oder R. Sie sollten in der Lage sein, effizienten Code zu schreiben, Bibliotheken anzuwenden und eigene Algorithmen zu entwickeln.

    6. Fachwissen: Der Erwerb von Fachwissen in dem spezifischen Bereich, in dem Sie prädiktive Analysen anwenden möchten, ist wertvoll. Das Verständnis von Geschäftskonzepten im Zusammenhang mit der Branche, in der Sie arbeiten, wird Ihnen helfen, die Ergebnisse richtig zu interpretieren.

    7. Kritisches Denken und Problemlösungsfähigkeit: Die Fähigkeit, Probleme kritisch zu analysieren und systematisch anzugehen, ist für die prädiktive Analytik von entscheidender Bedeutung. Sie sollten in der Lage sein, Modelle zu bewerten, Ergebnisse zu interpretieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

    8. Kommunikation und Zusammenarbeit: Es ist wichtig, dass Sie in der Lage sind, Ihre Ergebnisse zu artikulieren und effektiv in einem Team zu arbeiten. Gute Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Fachleuten, Dateningenieuren und Interessenvertretern des Unternehmens werden Ihre Effektivität erhöhen.

    Wenn Sie diese Fähigkeiten beherrschen, sind Sie gut gerüstet, um im Bereich der prädiktiven Analytik zu glänzen und datengestützte Vorhersagen und Empfehlungen zu machen. ‎

    Predictive Analytics-Kenntnisse können eine Fülle von Beschäftigungsmöglichkeiten in verschiedenen Branchen eröffnen. Mit diesen Fähigkeiten können Sie u. a. folgende Berufe ausüben:

    1. Datenwissenschaftler: Als Data Scientist nutzen Sie Predictive Analytics-Techniken und -Tools, um große Datenmengen zu analysieren und Modelle zu entwickeln, die zukünftige Trends und Muster vorhersagen. Sie arbeiten eng mit den Beteiligten zusammen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen und Erkenntnisse zu gewinnen, die das Unternehmenswachstum fördern.

    2. Business Analyst: Business Analysten mit Kenntnissen in prädiktiver Analytik helfen Unternehmen, Chancen zu erkennen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen zu treffen. Durch den Einsatz von Vorhersagemodellen liefern sie wertvolle Erkenntnisse und Empfehlungen, die zur strategischen Unternehmensplanung und -optimierung beitragen.

    3. Datenanalyst: Datenanalysten mit Kenntnissen in prädiktiver Analytik extrahieren aussagekräftige Informationen aus großen Datensätzen und führen statistische Analysen durch, um Trends und Muster zu erkennen. Sie nutzen prädiktive Modellierungstechniken zur Vorhersage künftiger Ergebnisse und helfen Unternehmen, durch datengestützte Entscheidungen einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

    4. Marktforschungsanalyst: Marktforschungsanalysten setzen prädiktive Analysetechniken ein, um Markttrends zu analysieren, das Verbraucherverhalten vorherzusagen und potenzielle Marktchancen zu ermitteln. Sie helfen den Unternehmen, Kundenpräferenzen zu verstehen, die Produktentwicklung zu steuern und wirksame Marketingstrategien zu entwickeln.

    5. Risikoanalyst: Risikoanalysten setzen prädiktive Analysen ein, um potenzielle Risiken für Unternehmen zu bewerten und vorherzusagen. Sie analysieren historische Daten, entwickeln Modelle und prognostizieren zukünftige Risiken, um Unternehmen dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen, um potenzielle Bedrohungen abzuschwächen und das Risikomanagement zu optimieren.

    6. Finanzanalyst: Finanzanalysten nutzen prädiktive Analysen, um Prognosen für Finanzmärkte zu erstellen, Investitionsmöglichkeiten zu analysieren und Investitionsrisiken zu bewerten. Durch die Analyse historischer Daten und wirtschaftlicher Indikatoren liefern sie Erkenntnisse, die bei Investitionsentscheidungen helfen und die Portfolio-Performance optimieren.

    7. Analyst für die Lieferkette: Supply-Chain-Analysten wenden prädiktive Analysen an, um Lagerbestände zu optimieren, Abläufe zu rationalisieren und die Effizienz der gesamten Lieferkette zu verbessern. Durch die Analyse historischer Daten und Nachfragemuster prognostizieren sie den zukünftigen Bedarf, identifizieren potenzielle Engpässe und ermöglichen es Unternehmen, datengestützte Entscheidungen in Bezug auf Beschaffung, Produktion und Vertrieb zu treffen.

    8. Marketing-Analyst: Marketinganalysten nutzen prädiktive Analysen, um die Wirksamkeit von Marketingkampagnen zu bewerten, Zielgruppen zu identifizieren und das Verbraucherverhalten vorherzusagen. Sie analysieren Kundendaten, führen Marktforschung durch und entwickeln Prognosemodelle, um Marketingstrategien zu optimieren und die Kapitalrendite zu steigern.

    Dies sind nur einige Beispiele für die vielen Beschäftigungsmöglichkeiten, die sich Personen mit Kenntnissen der prädiktiven Analytik bieten. Die Nachfrage nach diesen Fähigkeiten nimmt in allen Branchen ständig zu, so dass dies ein hervorragendes Feld für eine lohnende Karriere ist. ‎

    Für ein Studium der Predictive Analytics eignen sich am besten Personen, die über einen soliden Hintergrund in Mathematik, Statistik und Programmierung verfügen. Sie sollten ein ausgeprägtes Interesse an Datenanalyse und Problemlösung haben. Darüber hinaus würden sich Personen, die über kritisches Denken, Liebe zum Detail und die Fähigkeit, mit großen Datenmengen zu arbeiten, verfügen, in diesem Bereich auszeichnen. ‎

    Hier sind einige Themen, die mit Predictive Analytics zusammenhängen und die Sie studieren können:

    1. Datenauswertung: Lernen Sie Techniken und Tools kennen, mit denen Sie wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenbeständen gewinnen können.

    2. maschinelles Lernen: Verstehen Sie die Algorithmen und Modelle, die verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen und Muster aus Daten abzuleiten.

    3. Statistische Analyse: Erwerb von Kenntnissen über statistische Methoden und Techniken, die zur Analyse und Interpretation von Daten verwendet werden.

    4. Datenvisualisierung: Erkunden Sie verschiedene Visualisierungstools und -techniken, um Daten aussagekräftig und wirkungsvoll zu präsentieren.

    5. Zeitreihenanalyse: Schwerpunkt auf der Analyse von Daten, die im Laufe der Zeit gesammelt wurden, um Muster und Trends zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

    6. Vorverarbeitung von Daten: Lernen Sie Techniken zur Bereinigung, Umwandlung und Vorbereitung von Daten für prädiktive Analysen kennen.

    7. Überwachtes Lernen: Verstehen der Prinzipien und Anwendungen von Algorithmen des überwachten Lernens, die in der prädiktiven Analytik verwendet werden.

    8. Unüberwachtes Lernen: Erkunden Sie die Techniken des unüberwachten Lernens, die verwendet werden, um Muster und Beziehungen in Daten zu entdecken.

    9. Regressionsanalyse: Vertiefung von Regressionsmodellen zur Vorhersage einer kontinuierlichen Ergebnisvariablen auf der Grundlage von unabhängigen Variablen.

    10. Risikoanalyse: Untersuchung von Methoden zur Bewertung und Verwaltung von Risiken im Zusammenhang mit prädiktiven Analyseprojekten.

    Denken Sie daran, dass dies nur ein Ausgangspunkt ist und dass es viele andere Unterthemen und Spezialgebiete innerhalb von Predictive Analytics gibt, die Sie je nach Ihren Interessen und Karrierezielen erkunden können. ‎

    Online Predictive Analytics Kurse bieten eine bequeme und formative Bewertung, um Ihr Wissen zu erweitern oder Neues zu lernen. Predictive Analytics ist ein Zweig der Datenanalyse, der statistische Algorithmen nutzt, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse zu treffen. Dazu gehört die Analyse historischer und aktueller Daten, um Muster, Trends und Beziehungen zu erkennen, die dann für fundierte Vorhersagen über die Zukunft genutzt werden können.

    Predictive Analytics nutzt verschiedene statistische Modelle und Techniken des maschinellen Lernens, um große Datenmengen zu verarbeiten. Diese Modelle analysieren Datenmuster, identifizieren potenzielle Korrelationen und erstellen Prognosemodelle, um Ergebnisse vorherzusagen. Durch die Anwendung dieser Modelle auf neue Dateneingaben kann die prädiktive Analytik wertvolle Einblicke und Vorhersagen über künftiges Verhalten, Trends und Ergebnisse liefern.

    Dieser Bereich ist in vielen Branchen von großem Wert, unter anderem im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, im Marketing und im elektronischen Handel. Sie hilft Unternehmen, Entscheidungsprozesse zu optimieren, Risiken zu minimieren und Chancen zu erkennen. Im Marketing kann die prädiktive Analytik beispielsweise zur Vorhersage des Kundenverhaltens und der Kundenpräferenzen eingesetzt werden, so dass Unternehmen Marketingkampagnen und personalisierte Erlebnisse für ihre Kunden maßschneidern können.

    Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Predictive Analytics ein leistungsfähiges Tool ist, mit dem Unternehmen auf der Grundlage historischer und aktueller Daten fundierte Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse treffen können. Sie ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung und ein besseres Risikomanagement und hilft Unternehmen, neue Chancen zu erkennen. Kompetenzen Wählen Sie aus einem breiten Angebot an Predictive Analytics Kursen, die von Top-Universitäten und Branchenführern angeboten werden und auf verschiedene Qualifikationsstufen zugeschnitten sind. ‎

    Wenn Sie die Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter im Bereich Predictive Analytics verbessern möchten, ist es wichtig, einen Kurs zu wählen, der ihren aktuellen Fähigkeiten und Lernzielen entspricht. Unser Skills Dashboard ist ein unschätzbares Instrument zur Ermittlung von Qualifikationslücken und zur Auswahl des am besten geeigneten Kurses für eine effektive Fortbildung. Um ein umfassendes Verständnis dafür zu erlangen, wie unser Kurs Ihren Mitarbeitern zugute kommen kann, sollten Sie sich die von uns angebotenen Unternehmenslösungen ansehen. Entdecken Sie hier mehr über unsere maßgeschneiderten Programme bei Coursera für Unternehmen. ‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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