Description
Nous offrons la formation officielle IBM en français avec la préparation des certifications officielles sans frais supplémentaires.
| Code IBM: 0A028G | Catégorie / sous-catégorie: IBM SPSS Modeler / IBM SPSS Modeler |
| Modalité: En ligne et en présentiel | Durée en jours: 1 |
Type de public auquel la formation s’adresse:
Rôles: & nbsp; Business Analyst, Data Scientist
Plus précisément, il s’agit d’un cours d’introduction pour:
& bull; & nbsp; Quiconque souhaite se mettre à niveau rapidement et efficacement en utilisant les capacités de prévision d’IBM SPSS Modeler
Pré requis souhaités:
& bull; Connaissance de l’environnement IBM SPSS Modeler (création, modification, ouverture et enregistrement de flux).
& bull; Une connaissance générale de l’analyse de régression est recommandée mais pas obligatoire
Instructeurs
La grande majorité des cours IBM que nous proposons sont dispensés directement par nos ingénieurs. C’est la seule façon de garantir la meilleure qualité. Nous complétons toutes les formations avec des matériels et des laboratoires de notre propre élaboration, basés sur notre expérience au cours des déploiements, des migrations et des cours que nous avons réalisés pendant toutes ces années. Nous donnons tous nos cours en français.
Valeur ajoutée
Nos cours sont profondément orientés vers le rôle à jouer. Il n’en va pas de même pour une équipe de développeurs de maîtriser une technologie que pour les personnes chargées de déployer et de gérer l’infrastructure. C’est pourquoi, au-delà des commandements et des tâches, nous nous concentrons sur la résolution des problèmes qui se posent dans la vie quotidienne de chaque équipe. Leur fournir les connaissances, les compétences et les aptitudes requises pour chaque projet. En outre, notre documentation est basée sur la dernière version de chaque produit.
Agenda et programme des cours
1: Introduction à l’analyse de séries chronologiques
& bull; Expliquez ce qu’est une analyse de séries chronologiques
& bull; Décrivez le fonctionnement des modèles de séries chronologiques
& bull; Démontrer les principes fondamentaux d’un modèle de prévision de séries chronologiques
2: Prévision automatique avec le modélisateur expert
& bull; Examiner l’ajustement et l’erreur
& bull; Examiner les variations inexpliquées
& bull; Examiner comment le modélisateur expert choisit le modèle de série chronologique le mieux adapté
3: Mesurer les performances du modèle
& bull; Discutez des différentes manières d’évaluer les performances du modèle
& bull; Évaluer les performances d’un modèle ARIMA
& bull; Tester un modèle en utilisant un exemple d’exclusion
4: Régression de séries chronologiques
& bull; Utilisez la régression pour ajuster un modèle avec la tendance, la saisonnalité et les prédicteurs
& bull; Gestion des prédicteurs dans l’analyse de séries chronologiques
& bull; Détectez et ajustez le modèle pour l’autocorrélation
& bull; Utilisez un modèle de régression pour prévoir les valeurs futures
5: Modèles de lissage exponentiel
& bull; Types de modèles de lissage exponentiel
& bull; Créer un modèle de lissage exponentiel personnalisé
& bull; Prévoyez les valeurs futures avec un lissage exponentiel
& bull; Valider un modèle de lissage exponentiel avec des données futures
6: Modélisation ARIMA
& bull; Expliquez ce qu’est ARIMA
& bull; Découvrez comment identifier les types de modèles ARIMA
& bull; Utilisez des graphiques de séquence et des graphiques d’autocorrélation pour identifier manuellement un modèle ARIMA qui correspond aux données
& bull; Vérifiez vos résultats avec le modélisateur expert
Vous avez besoin d’adapter ce programme à vos besoins? D’autres cours vous intéressent? Consultez-nous sans engagement.
Emplacements d’enseignement présentiels
- France: Marseille, Paris, Lyon, Bourdeaux
- Belgique: Bruxelles, Gand et Anvers
- Quebec: Montreal
- Senegal: Dakar
- Maroc: Rabat, Marrakech, Casablanca
- Algérie : Alger
- Luxembourg: Luxembourg
- Suisse: Géneve
- Lyban: Beyrouth
- Guinée: Conakry
- Tunisie: Tunis
