Formation Introduction à IBM SPSS Modeler et au Data Mining V16


REFERENCE
 
 
0A005G
DUREE
 
 
2 jours
TARIFS
 
 
En Intra
Niveau : Débutant
Certification: IBM Certified Associate - SPSS Modeler Data Mining
Cours à distance: Possible
Eligible CPF: Oui
Cours officiel: IBM
OBJECTIFS :
 

Ce cours est remplacé par la formation Introduction à IBM SPSS Modeler et au Data Mining (v18) (0A007G)

Cette formation présente les principes de base de l'utilisation d'IBM SPSS Modeler. Les théories et les méthodes pratiques de l'exploration de données sont illustrées à l'aide de la méthodologie CRISP-DM. Le cours se déroule selon les étapes d'un projet d'exploration de données standard, qui commence par la lecture des données et passe par leur transformation, la modélisation et l'interprétation efficace des résultats. Il expose les bases des méthodes de lecture, d'exploration et de manipulation des données avec IBM SPSS Modeler, puis la création et l'utilisation des modèles les plus performants.
Après avoir suivi ce stage SPSS Modeler V16, vous aurez acquis les compétences nécessaires pour:
- Introduire l'exploration de données
- Utiliser SPSS Modeler v16
- Découvrir l'exploration de données
- Collecter des données initiales
- Comprendre des données
- Définir l'unité d'analyse
- Intégrer des données
- Calculer et remplacer des valeurs des champs
- Rechercher des relations
- Introduire la classification

PRÉ-REQUIS :
 

Pour un meilleur déroulement de ce stage, il est demandé d'avoir des connaissances générales en informatique. Aucune connaissance particulière en termes de statistiques n'est requise. Il peut s'avérer utile de comprendre les données de votre entreprise, ainsi que les problématiques relatives à l'exploration de données effectuée au sein de votre entreprise.

PUBLIC :
 

Ce stage SPSS Modeler est accessible pour toute personne souhaitant acquérir les compétences dans l'utilisation de IBM SPSS Modeler et du data mining : analystes, utilisateurs responsables de la construction de modèles tels que les modèles de scoring, les modèles de construction de typologies ou les modèles d’associations.

PROGRAMME :
 

Introduction à l'exploration de données

Présenter 2 exemples d'exploration de données Expliquer les étapes de la méthodologie CRISP-DM Décrire des projets d'exploration de données réussis et les raisons d'un échec Décrire les compétences nécessaires à l'exploration de données

Utilisation de SPSS Modeler v16

Décrire les différentes zones de l'interface utilisateur de Modeler Utiliser les noeuds et super noeuds Exécuter, ouvrir et enregistrer un flux Accéder à la fonction d'aide dans SPSS Modeler

Découverte de l'exploration de données

Expliquer les principaux concepts de l'exploration de données Créer un modèle Déployer un modèle

Collecte des données initiales

Expliquer les concepts « structure de données », « enregistrements », « unité d'analyse » et « stockage » Importer des fichiers Microsoft Excel Importer des fichiers IBM SPSS Statistics Importer des fichiers textes Importer à partir d'une base de données Exporter des données vers différents formats

Compréhension des données

Examiner les distributions des champs qualitatifs et continus Expliquer les méthodes les plus courantes de gestion des données manquantes Expliquer les méthodes les plus courantes de gestion des valeurs éloignées Expliquer comment vérifier la qualité des données et sélectionner des enregistrements valides à l'aide de Modeler

Définition de l'unité d'analyse

Supprimer les enregistrements en double Agréger des données Créer des champs booléens Restructurer des champs continus

Intégration des données

Ajouter des enregistrements de plusieursensembles de données dans un seul ensemble Ajouter des champs de plusieurs ensembles de données dans un seul ensemble Utiliser l'échantillonnage à des fins de test

Calcul et remplacement des valeurs des champs

Utiliser les expressions CLEM (Control Language for Expression Manipulation) pour transformer des données Utiliser le noeud Derive (Calculer) pour créer un nouveau champ et le noeud Filler (Remplacer) pour remplacer les valeurs d'un champ Expliquer comment générer automatiquement un noeud Derive (Calculer) Utiliser le noeud Reorder (Réorganiser) pour réorganiser les champs

Recherche de relations

Examiner la relation entre deux champs qualitatifs Examiner la relation entre deux champs quantitatifs Examiner la relation entre deux champs qualitatif et quantitatif

Introduction à la classification

Différencier la modélisation prédictive des autres types de modélisation Distinguer les différents types de modèles prédictifs Exécuter CHAID en mode interactif Exécuter CHAID et divers modèles en mode automatique

 

REMARQUES :
 

Cette formation constitue un tronc commun indispensable pour se préparer au passage des examens nécessaires pour l'obtention des différents titres de la certification IBM Certified Associate - SPSS Modeler Data Mining.

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