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Schulung - IBM 0A069G - IBM SPSS Modeler Foundations (V18.2)

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DURCHFÜHRUNG MIT TERMIN
Nr.
30375

Dauer
2 Tage (14 Stunden)

Preis
1.600,00 € netto
1.904,00 € inkl. 19% MwSt.
TERMIN UND ORT NACH ABSPRACHE
Nr.
30375

Dauer
2 Tage (14 Stunden)


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Overview

This course provides the foundations of using IBM SPSS Modeler and introduces the participant to data science. The principles and practice of data science are illustrated using the CRISP-DM methodology. The course provides training in the basics of how to import, explore, and prepare data with IBM SPSS Modeler v18.2, and introduces the student to modeling.

Zielgruppe

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

Audience

  • Data scientists
  • Business analysts
  • Clients who are new to IBM SPSS Modeler or want to find out more about using it

Voraussetzungen

Prerequisites

  • Knowledge of your business requirements

Trainingsprogramm

Trainingsprogramm

Course Outline

Introduction to IBM SPSS Modeler
Introduction to data science
Describe the CRISP-DM methodology
Introduction to IBM SPSS Modeler
Build models and apply them to new data

Collect initial data
Describe field storage
Describe field measurement level
Import from various data formats
Export to various data formats

Understand the data
Audit the data
Check for invalid values
Take action for invalid values
Define blanks

Set the unit of analysis
Remove duplicates
Aggregate data
Transform nominal fields into flags
Restructure data

Integrate data
Append datasets
Merge datasets
Sample records

Transform fields
Use the Control Language for Expression Manipulation
Derive fields
Reclassify fields
Bin fields

Further field transformations
Use functions
Replace field values
Transform distributions

Examine relationships
Examine the relationship between two categorical fields
Examine the relationship between a categorical  and continuous field
Examine the relationship between two continuous fields

Introduction to modeling
Describe modeling objectives
Create supervised models
Create segmentation models

Improve efficiency
Use database scalability by SQL pushback
Process outliers and missing values with the Data Audit node
Use the Set Globals node
Use parameters
Use looping and conditional execution

Objective

Introduction to IBM SPSS Modeler 
Introduction to data science 
Describe the CRISP-DM methodology 
Introduction to IBM SPSS Modeler 
Build models and apply them to new data 
 

Collect initial data 
Describe field storage 
Describe field measurement level 
Import from various data formats 
Export to various data formats 
 

Understand the data 
Audit the data 
Check for invalid values 
Take action for invalid values 
Define blanks 
 

Set the unit of analysis 
Remove duplicates 
Aggregate data 
Transform nominal fields into flags 
Restructure data 
 

Integrate data 
Append datasets 
Merge datasets 
Sample records

 

Transform fields 
Use the Control Language for Expression Manipulation 
Derive fields 
Reclassify fields 
Bin fields 
 

Further field transformations 
Use functions 
Replace field values 
Transform distributions 
 

Examine relationships 
Examine the relationship between two categorical fields 
Examine the relationship between a categorical and continuous field 
Examine the relationship between two continuous fields 
 

Introduction to modeling 
Describe modeling objectives 
Create supervised models 
Create segmentation models 
 

Improve efficiency 
Use database scalability by SQL pushback 
Process outliers and missing values with the Data Audit node 
Use the Set Globals node 
Use parameters 
Use looping and conditional execution

Schulungsmethode

Schulungsmethode

presentation, discussion, hands-on exercises

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  • Vom 15 Feb bis 16 Feb 2021
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  • Vom 21 Jun bis 22 Jun 2021
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  • Vom 21 Jun bis 22 Jun 2021
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  • Vom 18 Okt bis 19 Okt 2021
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