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Technique

Formation IBM SPSS Modeler et Data Science (v18) - Introduction

Solution pour l’exploration de données

IBM SPSS Modeler est une plate-forme d'analyse conçue pour apporter des éléments prédictifs aux décisions prises par les individus, les équipes, voire même par les systèmes et l'entreprise. Elle fournit des algorithmes et des techniques avancées permettant de sélectionner les actions qui engendreront les meilleurs résultats. Cette formation donne un aperçu de l'exploration de données et des principes fondamentaux de l'utilisation d'IBM SPSS Modeler. L’itinéraire pédagogique de la formation suit les étapes d'un projet typique de Data Mining, de la collecte initiale des données à l'interprétation des résultats issus de leur traitement.
Objectifs de cette formation IBM SPSS Modeler et Data Science (v18) - Introduction
  • Connaître les principes du data mining
  • Savoir travailler avec les flux
  • Comprendre comment collecter les données initiales
  • Être en mesure de comprendre les données et de les intégrer
Public
  • Business analysts, Data Scientists
  • Toute personne débutant sur IBM SPSS Modeler ou intéressée par le Data Mining
Pré-requis
Programme détaillé

Introduction à la science des données

  • Citer deux applications de la science des données
  • Expliquer les étapes de la méthodologie CRISP-DM
  • Décrire les compétences requises pour la science des données

Introduction à IBM SPSS Modeler

  • Décrire l'interface utilisateur d'IBM SPSS Modeler
  • Travailler avec des noeuds et des flux
  • Générer des noeuds
  • Utiliser des super noeuds
  • Exécuter des flux
  • Ouvrir et sauvegarder des flux
  • Utiliser l'aide en ligne

Introduction à la science des données avec IBM SPSS Modeler

  • Expliquer le cadre de base d’un projet de science des données
  • Construire un modèle
  • Déployer un modèle

Collecte des données initiales

  • Expliquer les concepts de "structure de données '', "unité d'analyse", "champ de stockage" et "niveau de mesure de champ"
  • Importer des fichiers Microsoft Excel
  • Importer des fichiers IBM SPSS Statistics
  • Importer des fichiers texte
  • Importer à partir de bases de données
  • Exporter des données vers différents formats

Compréhension des données

  • Vérification des données
  • Expliquer comment vérifier les valeurs invalides
  • Prendre des mesures pour les valeurs invalides
  • Expliquer comment définir les blancs

Réglage de l'unité d'analyse

  • Régler l'unité d'analyse en supprimant les enregistrements en double
  • Régler l'unité d'analyse par des enregistrements d'agrégation
  • Régler l'unité d'analyse en élargissant un champ catégorique dans une série de champ tagués
  • Transposer les données

Intégrer des données

  • Intégrer les données en ajoutant les enregistrements de plusieurs ensembles de données
  • Intégrer les données en fusionnant des champs de plusieurs ensembles de données
  • Exemples de dossiers

Dérivation et reclassement de valeur des champs

  • Utiliser Control Language for Expression Manipulation (CLEM)
  • Dériver de nouveaux champs
  • Reclasser les valeurs de champ

Explorer les relations entre champs

  • Examiner la relation entre deux champs catégoriques
  • Examiner la relation entre un champ catégorique et un champ continu
  • Examiner la relation entre deux champs continus

Introduction à la modélisation

  • Lister trois objectifs de modélisation
  • Utiliser un modèle de classification
  • Utiliser un modèle de segmentation
Les plus de cette formation IBM SPSS Modeler et Data Science (v18) - Introduction
  • Une formation rythmée durant laquelle s'alternent les phases d'apports théoriques, d'échanges, de partage d'expériences et de mises en pratique.
  • Les conseils très pratiques de consultants expérimentés sur la solution.
  • La qualité d'une formation officielle IBM (remarque : support de cours en anglais).
Certification

Cette formation prépare au test suivant :

  • C2090-012
et entre en jeu dans le cursus de certification :
  • IBM Certified Associate - SPSS Modeler Professional et IBM Certified Associate - SPSS Modeler Data Analysis

Informations

  • Durée : 2 jours (14h)
  • Réf. : BI240
  • Réf. éditeur : 0A008G


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