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Pegasystems PEGACPDS23V1 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
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| Thema 1: Verarbeitung natürlicher Sprache und Textanalyse mit Pega | 14% | - Analyse von Stimmung und Absicht in Texten - Konfiguration von Textprognosemodellen - Verarbeitung unstrukturierter Textdaten |
| Thema 2: Prognosemuster und Entscheidungsstrategien | 18% | - Abwägung und Priorisierung von Handlungsoptionen - Kombination von Prognosemodellen in Strategien - Verwendung von Prognosemustern - Konzeption von Entscheidungsstrategien |
| Thema 3: Prozessgestützte KI mit Pega | 10% | - Vorhersage von Ergebnissen im Hinblick auf Servicelevel-Ziele und Risiken - Prognosemodelle für betriebliche Abläufe - Einbindung von KI in die Fallbearbeitung |
| Thema 4: Modellüberwachung und ethische Grundsätze | 4% | - Überwachung und Einhaltung von Vorschriften für Modelle - Fairness und Nachvollziehbarkeit von Modellen - Steuerung des gesamten Modelllebenszyklus |
| Thema 5: Künstliche Intelligenz im Rahmen des Customer Decision Hub | 6% | - Framework für die Ermittlung der nächsten optimalen Handlungsempfehlung - Überblick über den Customer Decision Hub - Prognosemodelle im Entscheidungsprozess |
| Thema 6: Adaptive Analytik | 28% | - Lernprozess und Verfolgung von Ergebnissen - Konzeption und Konfiguration adaptiver Modelle - Überwachung der Modellleistung - Einrichtung und Verwaltung von Prognosefaktoren |
| Thema 7: Prognostische Analytik | 20% | - Bewertungskennzahlen für Modelle (AUC, Lift) - Erstellung und Import von Prognosemodellen - MLOps und der Lebenszyklus von Modellen - Integration externer Modelle (PMML, H2O) |
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