Formation Introduction à IBM SPSS Modeler et Data Mining

Formation

À Paris

Prix sur demande

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Description

  • Typologie

    Formation

  • Lieu

    Paris

  • 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

Paris ((75) Paris)
Voir plan
37 Rue des Mathurins, 75008

Date de début

Dates au choixInscriptions ouvertes

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 exploits du centre

2017

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

Collecte des données initiales Lire les données de divers formats de fichiers et les exporter 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 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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