Clustering and Association Modeling 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

Modeladores, analistas

Requisitos previos deseados:

• Experiencia con IBM SPSS Modeler

• Una familiaridad con el entorno de IBM SPSS Modeler: creación de modelos, creación de flujos, lectura de archivos de datos y evaluación de la calidad de los datos

• Una familiaridad con el manejo de datos faltantes (incluidos los nodos de Auditoría de datos y tipo) y la transformación básica de datos (incluidos los nodos Derivar y Seleccionar)

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 clustering and association modeling

• Identify the association and clustering modeling techniques available in IBM SPSS Modeler

• Explore the association and clustering modeling techniques available in IBM SPSS Modeler

• Discuss when to use a particular technique on what type of data

2: Clustering models and K-Means clustering

• Identify basic clustering models in IBM SPSS Modeler

• Identify the basic characteristics of cluster analysis

• Recognize cluster validation techniques

• Understand K-Means clustering principles

• Identify the configuration of the K-means node

3: Clustering using the Kohonen network

• Identify the basic characteristics of the Kohonen network

• Understand how to configure a Kohonen node

• Model a Kohonen network

4: Clustering using TwoStep clustering

• Identify the basic characteristics of TwoStep clustering

• Identify the basic characteristics of Two Step AS clustering

• Model and analyze a TwoStep clustering solution

5: Use Apriori to generate association rules

• Identify three methods of generating association rules

• Use the Apriori node to build a set of association rules

• Interpret association rules

6: Use advanced options in Apriori

• Identify association modeling terms and rules

• Identify evaluation measures used in association modeling

• Identify the capabilities of the Association Rules node

• Model associations and generate rules using Apriori

7: Sequence detection

• Explore sequence detection association models

• Identify sequence detection methods

• Examine the Sequence node

• Interpret the sequence rules and add sequence predictions to steams

8: Advanced Sequence detection

• Identify advanced sequence detection options used with the Sequence node

• Perform in-depth sequence analysis

• Identify the expert options in the Sequence node

• Search for sequences in Web log data

A: Examine learning rate in Kohonen networks (Optional

• Understand how a Kohonen neural network learns

B: Association using the Carma model (Optional)

• Review association rules

• Identify the Carma model

• Identify the Carma node

• Model associations and generate rules using Carma

¿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