Description
Nous offrons la formation officielle IBM en français avec la préparation des certifications officielles sans frais supplémentaires.
| Code IBM: 0A108G | Catégorie / sous-catégorie: IBM SPSS Modeler / IBM SPSS Modeler |
| Modalité: En ligne et en présentiel | Durée en jours: 2 |
Type de public auquel la formation s’adresse:
Les utilisateurs d’IBM SPSS Modeler chargés de créer des modèles prédictifs qui souhaitent exploiter tout le potentiel des modèles de classification dans IBM SPSS Modeler.
Pré requis souhaités:
& bull; Connaissances générales en informatique
& bull; Il est recommandé de terminer préalablement l’introduction à IBM SPSS Modeler et Data Science (v18.1.1).
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
Unité 1 – Introduction à l’exploration de texte
& bull; Décrire l’exploration de texte et sa relation avec l’exploration de données
& bull; Expliquer la méthodologie CRISP-DM telle qu’elle s’applique à l’exploration de texte
& bull; Décrire les étapes d’un projet d’exploration de texte
Unité 2 – Un aperçu de l’exploration de texte
& bull; Décrivez les nœuds spécialement développés pour l’exploration de texte
& bull; Terminez une session typique de modélisation de text mining
Unité 3 – Lecture de données textuelles
& bull; Lecture de texte à partir de plusieurs fichiers
& bull; Lecture de texte à partir de flux Web
& bull; Affichage de texte à partir de documents dans Modeler
Unité 4 – Analyse linguistique et exploration de texte
& bull; Décrire l’analyse linguistique
& bull; Décrire les modèles et les bibliothèques
& bull; Décrivez le processus d’extraction de texte
& bull; Décrire les packages d’analyse de texte
& bull; Décrire la catégorisation des termes et des concepts
Unité 5 – Création d’un modèle de concept d’exploration de texte
& bull; Développer un modèle de concept de text mining
& bull; Données du modèle de score
& bull; Comparez les modèles basés sur l’utilisation de différents modèles de ressources
& bull; Fusionner les & nbsp; résultats avec un fichier contenant les données démographiques du client
& bull; Analyser les résultats du modèle
Unité 6 – Examiner les types et les concepts dans l’atelier interactif
& bull; Utilisez l’atelier interactif
& bull; Mettez à jour le nœud de modélisation
& bull; Revoir les concepts extraits
Unité 7 – Modifier les ressources linguistiques
& bull; Décrivez le modèle de ressource
& bull; Examiner les dictionnaires
& bull; Examiner les bibliothèques
& bull; Gérer les bibliothèques
Unité 8 – Optimisation des ressources
& bull; Passer en revue les ressources avancées
& bull; Extraction d’entités non linguistiques
& bull; Ajout d’exceptions de regroupement flou
& bull; Forcer un mot à prendre une partie particulière du discours
& bull; Ajout d’entités non linguistiques
Unité 9 – Analyse des liens de texte
& bull; Utilisez l’analyse des liens de texte de manière interactive
& bull; Créer des catégories à partir d’un modèle
& bull; Utilisez le volet de visualisation
& bull; Créer des règles de lien texte
& bull; Utilisez le nœud Analyse des liens de texte
Unité 10 – Concepts de clustering
& bull; Créer des clusters
& bull; Création de catégories à partir de concepts de cluster
& bull; Réglage fin des paramètres d’analyse de cluster
Unité 11 – Techniques de catégorisation
& bull; Décrire les approches de catégorisation
& bull; Utiliser la catégorisation basée sur la fréquence
& bull; Utilisez des packages d’analyse de texte pour catégoriser les données
& bull; Importer des catégories préexistantes à partir d’un fichier Microsoft Excel
& bull; Utiliser la catégorisation automatisée avec des techniques linguistiques
Unité 12 – Créer des catégories
& bull; Développer une stratégie de catégorisation
& bull; Finition des catégories
& bull; Importation de catégories préexistantes
& bull; Création d’un package d’analyse de texte
& bull; Évaluer le chevauchement des catégories
& bull; Utilisation d’un package d’analyse de texte pour catégoriser un nouvel ensemble de données
& bull; Utilisation des techniques de catégorisation linguistique pour créer des catégories
Unité 13 – Gestion des ressources linguistiques
& bull; Utilisez l’éditeur de modèles
& bull; Partager des bibliothèques
& bull; Enregistrer les modèles de ressources
& bull; Partager des modèles
& bull; Décrire les bibliothèques locales et publiques
& bull; Ressources de sauvegarde
& bull; Publications de bibliothèques
Unité 14 – Utilisation de modèles de text mining
& bull; Explorez les modèles de text mining
& bull; Développer un modèle avec des données quantitatives et qualitatives
& bull; Score de nouvelles données
Annexe A – Le processus de text mining
& bull; Expliquez les étapes impliquées dans la réalisation d’un projet d’exploration de texte
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
