Predictive Modeling for Continuous Targets Using IBM SPSS Modeler (v18.1.1)

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

Público al que va dirigido

Analistas de IBM SPSS Modeler que han completado el curso Introducción a IBM SPSS Modeler y Data Mining que desean familiarizarse con las técnicas de modelado disponibles en IBM SPSS Modeler para predecir un objetivo continuo.

Requisitos previos deseados:

& nbsp; • Experiencia en el uso de IBM SPSS Modeler, incluida la familiaridad con el entorno de Modeler, la creación de flujos, la lectura de archivos de datos, la exploración de datos, el establecimiento de la unidad de análisis, la combinación de conjuntos de datos, La derivación y reclasificación de campos y un conocimiento básico de modelado.

• Se recomienda completar previamente Introducción a IBM SPSS Modeler y Data Science (v18.1.1).

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 predicting continuous targets

• List three modeling objectives

• List two business questions that involve predicting continuous targets

• Explain the concept of field measurement level and its implications for selecting a modeling technique

• List three types of models to predict continuous targets

• Determine the classification model to use

2: Building decision trees interactively

• Explain how CHAID grows a tree

• Explain how C&R Tree grows a tree

• Build CHAID and C&R Tree models interactively

• Evaluate models for continuous targets

• Use the model nugget to score records

3: Building your tree directly

• Explain the difference between CHAID and Exhaustive CHAID

• Explain boosting and bagging

• Identify how C&R Tree prunes decision trees

• List two differences between CHAID and C&R Tree

4: Using traditional statistical models

• Explain key concepts for Linear

• Customize options in the Linear node

• Explain key concepts for Cox

• Customize options in the Cox node

5: Using machine learning models

• Explain key concepts for Neural Net

• Customize one option in the Neural Net node

¿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