> > > 0A039G

Advanced Machine Learning Models Using IBM SPSS Modeler (V18.2) (0A039G)

Kursbeschreibung Kurstermine Detaillierter Kursinhalt
 

Zielgruppe

  • Data scientists
  • Business analysts
  • Experienced users of IBM SPSS Modeler who want to learn about advanced techniques in the software

Voraussetzungen

  • Knowledge of your business requirements
  • Required: IBM SPSS Modeler Foundations (V18.2) course (0A069G/0E069G) or equivalent knowledge of how to import, explore, and prepare data with IBM SPSS Modeler v18.2, and know the basics of modeling.
  • Recommended: Introduction to Machine Learning Models Using IBM SPSS Modeler (V18.2) course (0A079G/0E079G), or equivalent knowledge or experience with the product about supervised machine learning models (CHAID, C&R Tree, Regression, Random Trees, Neural Net, XGBoost), unsupervised machine learning models (TwoStep Cluster), and association machine learning models such as APriori.

Kursinhalt

This course presents advanced models available in IBM SPSS Modeler. The participant is first introduced to a technique named PCA/Factor, to reduce the number of fields to a number of core factors, referred to as components or factors. The next topics focus on supervised models, including Support Vector Machines, Random Trees, and XGBoost. Methods are reviewed on how to analyze text data, combine individual models into a single model, and how to enhance the power of IBM SPSS Modeler by adding external models, developed in Python or R, to the Modeling palette.

Classroom Training
Modality: C

Dauer 1 Tag

Preis (exkl. MwSt.)
  • Deutschland: 790,- €
inkl. Verpflegung
Verpflegung umfasst:

  • Kaffee, Tee, Saft, Wasser, Cola
  • Gebäck und Süßigkeiten
  • Frisches Obst
  • Mittagessen in einem der naheliegenden Restaurants

Gilt nur bei Durchführung durch Fast Lane. Termine, die von unseren Partnern durchgeführt werden, beinhalten ggf. ein abweichendes Verpflegungsangebot.


Digitale Kursunterlagen Termine und Buchen
 
Zum Buchen bitte auf den Ortsnamen klicken Kurstermine
Deutschland
20.05.2019 Hamburg
25.11.2019 Frankfurt
 

Cookies verbessern unsere Services. Durch die Benutzung unserer Website erklären Sie sich mit unserer Verwendung von Cookies einverstanden.   Verstanden.