Description
Nous offrons la formation officielle IBM en français avec la préparation des certifications officielles sans frais supplémentaires.
| Code IBM: 0A0U8G | 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:
& bull; Les utilisateurs professionnels de l’analytique qui ont suivi le cours Introduction à IBM SPSS Modeler et Data Mining et qui souhaitent se familiariser avec les modèles analytiques pour prédire un champ catégoriel (oui / non churn, oui / non fraude, réponse oui / non à un mailing, réussite / échouer les examens, oui / non panne de la machine, etc.).
Pré requis souhaités:
& bull; Expérience de l’utilisation d’IBM SPSS Modeler, y compris une familiarité avec l’environnement Modeler, la création de flux, la lecture de fichiers de données, l’exploration de données, la définition de l’unité d’analyse, la combinaison de jeux de données, la dérivation et la reclassification de champs et une connaissance de base de la modélisation.
& bull; Il est recommandé de terminer préalablement l’introduction à IBM SPSS Modeler et Data Science (v18.1).
& nbsp;
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 aux modèles prédictifs pour les cibles catégorielles
& bull; Identifiez trois objectifs de modélisation
& bull; Expliquer le concept de niveau de mesure sur le terrain et ses implications pour le choix d’une technique de modélisation
& bull; Lister trois types de modèles pour prédire les cibles catégorielles
2: Construire des arbres de décision de manière interactive avec CHAID
& bull; Expliquez comment CHAID fait croître les arbres de décision
& bull; Créez un modèle personnalisé avec CHAID
& bull; Évaluer un modèle en termes de précision, de risque, de réponse et de gain
& bull; Utilisez le nugget de modèle pour marquer des enregistrements
3: Construire des arbres de décision de manière interactive avec C & amp; R Tree et Quest
& bull; Expliquez comment C & amp; R Tree fait pousser un arbre
& bull; Expliquez comment Quest fait pousser un arbre
& bull; Créez un modèle personnalisé en utilisant C & amp; R Tree et Quest
& bull; Énumérez deux différences entre CHAID, C & amp; R Tree et Quest
4: Construire directement des arbres de décision
& bull; Personnalisez deux options dans le nœud CHAID
& bull; Personnalisez deux options dans le nœud C & amp; R Tree
& bull; Personnalisez deux options dans le nœud Quête
& bull; Personnalisez deux options dans le nœud C5.0
& bull; Utilisez le nœud Analyse et le nœud Evaluation pour évaluer et comparer des modèles
& bull; Énumérez deux différences entre CHAID, C & amp; R Tree, Quest et C5.0
5: Utilisation de modèles statistiques traditionnels
& bull; Expliquer les concepts clés de Discriminant
& bull; Personnalisez une option dans le nœud Discriminant
& bull; Expliquer les concepts clés de la logistique
& bull; Personnalisez une option dans le nœud Logistique
6: Utilisation de modèles d’apprentissage automatique
& bull; Expliquer les concepts clés de Neural Net
& bull; Personnalisez une option dans le nœud Neural Net
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
