SPSS Modeler: modelado automático sin doctorado (0A018G)

• Equipos pequeños sin un estadístico en plantilla.
• Quien necesita una primera predicción rápida para decidir si merece la pena invertir más.
• Analistas que usan el nodo automático a ciegas y quieren saber qué está haciendo.

• Ciencia de datos y SPSS Modeler: etapas de CRISP-DM, crear flujos y aplicar un modelo
• Fijar los niveles de medida: qué son, qué pasa cuando están mal y cómo se corrigen
• Explorar los datos: auditar, comprobar valores no válidos, imputar los perdidos y tratar atípicos y extremos
• Preparación automática de datos: excluir campos de baja calidad, imputar y tratar atípicos sin intervenir
• Partir los datos en entrenamiento y prueba, y por qué hay que hacerlo
• Seleccionar predictores automáticamente, y los límites de hacerlo así
• Modelado automático: encontrar el mejor modelo para objetivos categóricos y continuos, y qué es un ensemble
• Evaluar los modelos para objetivos categóricos y continuos
• Desplegar: dos maneras de poner el modelo a trabajar y exportar los datos puntuados

• Laboratorios sobre IBM SPSS Modeler con datos de verdad: flujos que se construyen, se ejecutan y se corrigen en clase.
• Impartido directamente por instructores IBM Champion del equipo SIXE.
• Badges Credly acreditables: credly.com/organizations/sixe/badges
• Formato flexible —online, presencial u onsite— en grupos cerrados, con precio por alumno e idioma a elegir (ES / EN / FR).

¿Se puede confiar en el modelado automático?
Para una primera versión, sí, y el curso enseña a leer las medidas que dicen si el resultado vale. Para producción conviene entender los modelos por dentro, y eso es modelos de machine learning (0A079G).

¿Un día da para algo?
Da para llegar de los datos crudos a un modelo evaluado y desplegado, usando los nodos automáticos. El precio de la velocidad es control, y en clase se ve dónde se paga.

¿Podéis darlo en nuestras instalaciones?
Sí, y también en remoto con instructor en directo. En grupos cerrados de cuatro a diez personas, en español, inglés o francés.

• 0A069G — fundamentos de Modeler
• 0A079G — modelos de machine learning
• 0A008G — introducción a Modeler