IBM SPSS Modeler Foundations (V18.2)

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

• Científicos de datos
• Analistas de negocios
• Clientes que son nuevos en IBM SPSS Modeler o desean obtener más información sobre su uso

Requisitos previos deseados:

• Conocimiento de los requisitos de su negocio

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

Introduction to IBM SPSS Modeler

• Introduction to data science

• Describe the CRISP-DM methodology

• Introduction to IBM SPSS Modeler

• Build models and apply them to new data

Collect initial data

• Describe field storage

• Describe field measurement level

• Import from various data formats

• Export to various data formats

Understand the data

• Audit the data

• Check for invalid values

• Take action for invalid values

• Define blanks

Set the unit of analysis

• Remove duplicates

• Aggregate data

• Transform nominal fields into flags

• Restructure data

Integrate data

• Append datasets

• Merge datasets

• Sample records

Transform fields

• Use the Control Language for Expression Manipulation

• Derive fields

• Reclassify fields

• Bin fields

Further field transformations

• Use functions

• Replace field values

• Transform distributions

Examine relationships

• Examine the relationship between two categorical fields

• Examine the relationship between a categorical  and continuous field

• Examine the relationship between two continuous fields

Introduction to modeling

• Describe modeling objectives

• Create supervised models

• Create segmentation models

Improve efficiency

• Use database scalability by SQL pushback

• Process outliers and missing values with the Data Audit node

• Use the Set Globals node

• Use parameters

• Use looping and conditional execution

¿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