SPSS Modeler: series temporales y previsión (0A028G)

• Quien prevé demanda con la media de los últimos meses y sabe que se queda corto.
• Equipos con estacionalidad fuerte —campañas, turismo, energía— que la tratan a ojo.
• Analistas a quienes les piden un intervalo de confianza sobre la previsión y no saben de dónde sale.

• Introducción al análisis de series temporales: qué es, cómo funcionan los modelos y principios de la previsión
• Previsión automática con el Modelador experto: ajuste, error, variación no explicada y cómo elige el mejor modelo
• Medir el rendimiento del modelo: métodos de evaluación, rendimiento de un ARIMA y validación con muestras de reserva
• Regresión con series temporales: tendencia, estacionalidad, predictores, autocorrelación y previsión de valores futuros
• Modelos de suavizado exponencial: tipos, modelos a medida, previsión y validación
• Modelos ARIMA: conceptos, tipos, gráficos de secuencia y autocorrelación, y contraste con el Modelador experto

• 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).

¿Basta con el Modelador experto?
Para muchas series sí, y el curso empieza por ahí. Lo que añade el resto del día es saber por qué eligió ese modelo y qué hacer cuando la serie tiene un cambio de nivel o una intervención que el automático no ve.

¿Tamaño de grupo y idioma?
Grupos cerrados de cuatro a diez personas, en español, inglés o francés. Con menos de cuatro también se imparte, aunque suele compensar esperar a completar el grupo.

• 0A069G — fundamentos de Modeler
• 0A079G — modelos de machine learning
• 0A038G — modelado predictivo avanzado