Formation Introduction à IBM SPSS Modeler et Data Mining
Formation
À Paris
Avez-vous besoin d'un coach de formation?
Il vous aidera à comparer différents cours et à trouver la solution la plus abordable.
Description
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Typologie
Formation
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Lieu
Paris
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Dates de début
Dates au choix
CETTE FORMATION INTRODUCTION À IBM SPSS MODELER ET DATA MINING VOUS PERMETTRA DE :
Comprendre le data mining
Travailler avec les streams
Collecter les données initiales
Comprendre les données
Intégrer les données
Appréhender la modélisation
Les sites et dates disponibles
Lieu
Date de début
Date de début
À propos de cette formation
Avoir des connaissances générales en informatique et la compréhension des données pertinentes de votre entreprise.
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Les Avis
Les exploits du centre
Toutes les formations sont actualisées
L'évaluation moyenne est supérieure à 3,7
Plus de 50 opinions au cours des 12 derniers mois
Ce centre est avec Emagister depuis 9 ans.
Les matières
- Data mining
- Organisation
- Modélisation
- Informatique
- Programmation
- Base de données
- Workshop
- Atelier
- Applications
- Données
- Services Informatiques
- Données virtuelles
- Organisation physique
- Database design
Le programme
Agréger des données
Créer des champs booléens
Restructurer des champs continus Intégration des données Ajouter des enregistrements de plusieurs ensembles de données
Ajouter des champs de plusieurs ensembles de données
Utiliser l'échantillonnage Calcul et remplacement des valeurs des champs Utiliser les expressions CLEM pour transformer des données
Manipuler les dates
Remplacer les valeurs d'un champ Recodage et discrétisation des champs Recoder un champ
Discrétiser un champ Exploration des relations entre champs Examiner la relation entre deux champs qualitatifs
Examiner la relation entre deux champs quantitatifs
Examiner la relation entre deux champs qualitatif et quantitatifIntroduction à la modélisation: Arbre CHAIDAlgorithme
Le mode interactif
Discrétiser un champ Modélisation automatiséePartitionner des données
Utiliser la modélisation automatisée pour prévoir un champ qualitatif
Utiliser la modélisation automatisée pour prévoir un champ continu
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