Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Science (v18.1.1)

Descripción

En SIXE llevamos más de 12 años impartiendo formación oficial de IBM en todo el mundo. Obtenga la mejor capacitación impartida por nuestros especialistas en Europa y América Latina.

Datos del curso

Público al que va dirigido

• Analistas de negocios

• Científicos de datos

• Clientes que son nuevos en IBM SPSS Modeler o desean obtener más información sobre su uso

Requisitos previos deseados:

• Se recomienda que comprenda los datos de su empresa

Instructores

La gran mayoría de los cursos de IBM que ofrecemos están impartidos directamente por nuestros ingenieros. Solo así podemos garantizar la máxima calidad de los mismos. Complementamos todas las formaciones con materiales y laboratorios de elaboración propia, basados en nuestra experiencia durante los despliegues, migraciones y cursos que hemos realizado durante todos estos años.

Valor añadido

Nuestros cursos están profundamente orientados al rol a desempeñar. No es lo mismo las necesidades de dominio de una tecnología para un equipo de desarrolladores, que para las personas encargadas de desplegar y administrar la infraestructura. Es por ello que más allá de comandos y tareas, nos centramos en la resolución de los problemas que se presentan en el día a día de cada equipo. Proporcionándoles los conocimientos, competencias y habilidades requeridas para cada proyecto. Además nuestra documentación está basada en la última versión de cada producto.

Agenda y temario del curso

1. Introduction to data science

• List two applicatinons of data science

• Explain the stages in the CRISP-DM methodology

• Describe the skills needed for data science

2. Introduction to IBM SPSS Modeler

• Describe IBM SPSS Modeler's user-interface

• Work with nodes and streams

• Generate nodes from output

• Use SuperNodes

• Execute streams

• Open and save streams

• Use Help

3. Introduction to data science using IBM SPSS Modeler

• Explain the basic framework of a data-science project

• Build a model

• Deploy a model

4. Collecting initial data

• Explain the concepts "data structure", "of analysis", "field storage" and "field measurement level"

• Import Microsoft Excel files

• Import IBM SPSS Statistics files

• Import text files

• Import from databases

• Export data to various formats

5. Understanding the data

• Audit the data

• Check for invalid values

• Take action for invalid values

• Define blanks

6. Setting the of analysis

• Remove duplicate records

• Aggregate records

• Expand a categorical field into a series of flag fields

• Transpose data

7. Integrating data

• Append records from multiple datasets

• Merge fields from multiple datasets

• Sample records

8. Deriving and reclassifying fields

• Use the Control Language for Expression Manipulation (CLEM)

• Derive new fields

• Reclassify field values

9. Identifying relationships

• Examine the relationship between two categorical fields

• Examine the relationship between a categorical field and a continuous field

• Examine the relationship between two continuous fields

10. Introduction to modeling

• List three types of models

• Use a supervised model

• Use a segmentation model

¿Necesita adaptar este temario a sus necesidades? ¿Está interesado en otros cursos? Consúltenos sin compromiso.

Ubicaciones para impartición presencial

• España: Madrid, Sevilla, Valencia, Barcelona, Bilbao, Málaga
• Argentina: Buenos Aires, Córdoba
• Bolivia: La Paz
• Chile: Santiago de Chile
• Colombia: Bogotá, Medellín, Cartagena, Cali
• Costa Rica: San José
• Ecuador: Quito
• México: Ciudad de México, Guadalajara, Monterrey
• Paraguay: Asunción
• Perú: Lima
• Portugal: Lisboa, Braga, Porto
• Uruguay: Montevideo