Data Science

IBM SPSS modeler niveau 2 _ modélisation

Objectifs

  • IBM SPSS Modeler est la solution de data science d’IBM
  • Cette formation de 2 jours permettra aux utilisateurs de parcourir les modèles dans Modeler et de les appliquer sur un cas réel

Programme

Rappel sur IBM SPSS Modeler et les bonnes pratiques
Le projet datamining
  • Principe du CRISP DM
  • Les étapes d’un projet datamining
La modélisation
  • Principes de modélisation dans IBM SPSS Modeler
  • Les principales méthodes (rappels théoriques et utilisation dans Modeler)
  • La régression logistique
  • Les arbres de décision
  • Les techniques d’association
  • La segmentation
  • Overview des autres modélisations
  • Principe d’utilisation de SPSS Statistics et R dans IBM SPSS Modeler
  • Bonnes Pratiques, questions clés
Cas pratiques et best practices
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R programmation Niveau 2, Utiliser R pour le data mining (Prev Lesson)
(Next Lesson) Techniques d’association
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Public

Chefs de projets statistiques, chargés d’étude, analystes, …| Chefs de projets statistiques, chargés d’étude, analystes, …

Pré-requis

Connaissance des bases de la théorie statistique, avoir suivi la formation Modeler niveau 1 ou avoir une utilisation basique de Modeler| Connaissance des bases de la théorie statistique, avoir suivi la formation Modeler niveau 1 ou avoir une utilisation basique de Modeler