Prijsvoorspelling met Deep Learning: Toepassingen voor Bedrijfsanalisten.

Niet iedereen hoeft neurale netwerken te bouwen. Maar iedereen die met de uitkomsten werkt, heeft baat bij een scherp begrip van wat die modellen eigenlijk doen.

Deze opleiding is bedoeld voor mensen die prijsvoorspellingsmodellen ontvangen van een data-science team, inkopen bij een externe leverancier of beoordelen in een besluitvormingsproces. Je leert hoe modellen werken zonder diep in de wiskunde te duiken, hoe je hun beperkingen herkent en hoe je de juiste vragen stelt voordat je een voorspelling gebruikt als basis voor een beslissing.

Wanneer een model je iets vertelt dat klopt maar toch fout is

Een model kan statistisch correct zijn en toch onbruikbare adviezen produceren. Dat gebeurt wanneer de trainingdata een situatie beschrijft die niet meer bestaat, wanneer de doelvariabele verkeerd gedefinieerd is of wanneer het model optimaliseert voor een maatstaf die niet aansluit bij de werkelijke bedrijfsdoelstelling. Het herkennen van deze situaties vereist geen programmeerervaring, wel een kritische blik op wat er in het model gestopt is.

We behandelen concrete casussen uit de retail, logistiek en energiesector. Bij elke casus analyseer je modelrapporten, interpreteert voorspellingsintervallen en beslist of de modeluitkomst betrouwbaar genoeg is om op te handelen.

Communicatie tussen business en techniek

Een groot deel van de opleiding gaat over vertaling. Hoe leg je een data-scientist uit wat het bedrijf nodig heeft? Hoe lees je een technisch modelrapport zonder de details te missen die ertoe doen? Je oefent dit via gesimuleerde overlegmomenten en schriftelijke feedbackopdrachten.

Aan het einde stel je een beoordelingskader op dat je direct kunt toepassen op modellen in je eigen werkomgeving.

Geen programmeerervaring vereist. Basiskennis van Excel en comfort met getallen is voldoende.