Descripción
En Sixe Ingeniería 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
| Código IBM: 0A028GES / 0A028G | Categoría / Subcategoría: IBM SPSS Modeler / IBM SPSS Modeler |
| Modalidad: Online y presencial | Duración en días: 1 |
Público al que va dirigido
Roles: & nbsp; Analista de negocios, científico de datos
Específicamente, este es un curso introductorio para:
• & nbsp; Cualquiera que esté interesado en ponerse al día de manera rápida y eficiente utilizando las capacidades de pronóstico de IBM SPSS Modeler
Requisitos previos deseados:
• Familiaridad con el entorno de IBM SPSS Modeler (creación, edición, apertura y almacenamiento de secuencias).
• Se recomienda el conocimiento general del análisis de regresión, pero no es obligatorio
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 time series analysis
• Explain what a time series analysis is
• Describe how time series models work
• Demonstrate the main principles behind a time series forecasting model
2: Automatic forecasting with the Expert Modeler
• Examine fit and error
• Examine unexplained variation
• Examine how the Expert Modeler chooses the best fitting time series model
3: Measuring model performance
• Discuss various ways to evaluate model performance
• Evaluate model performance of an ARIMA model
• Test a model using a holdout sample
4: Time series regression
• Use regression to fit a model with trend, seasonality and predictors
• Handling predictors in time series analysis
• Detect and adjust the model for autocorrelation
• Use a regression model to forecast future values
5: Exponential smoothing models
• Types of exponential smoothing models
• Create a custom exponential smoothing model
• Forecast future values with exponential smoothing
• Validate an exponential smoothing model with future data
6: ARIMA modeling
• Explain what ARIMA is
• Learn how to identify ARIMA model types
• Use sequence charts and autocorrelation plots to manually identify an ARIMA model that fits the data
• Check your results with the Expert Modeler
¿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
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