IBM SPSS Modeler ofrece una gran variedad de métodos de modelado procedentes del aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la estadística, que le permitirán modelar su información histórica para anticipar eventos.

A través de ejercicios prácticos incursionará en la etapa de modelado que hace parte de la metodología CRISP. Aprenderá a identificar y diseñar las diferentes aplicaciones para los modelos predictivos. Entenderá los supuestos que se requieren en cada método, la manera operativa de llevarlos a cabo y la forma correcta de interpretar los resultados.

Objetivo

Introducir al usuario en la etapa de modelado que hace parte de la metodología CRISP, al presentar las diversas técnicas de modelado y su correcta utilización, con enfoque de negocio.

Contenido

El contenido de este curso está conformado por los siguientes temas:

1. Preparación de datos para modelización.
2. Reducción de datos.
3. Técnicas de agrupación.
4. Modelos de regresión y redes neuronales.
5. Reglas inductivas avanzadas.
6. Reglas de asociación.
7. Detección de secuencias.

Metodología

El Profesor se convierte en un facilitador y las clases se desarrollan sobre la base de discusiones, resolución de casos y participación activa.

Cada participante dispondrá de un computador para sus ejercicios prácticos durante el curso
Perfil de los asistentes

Profesionales de todas las áreas que estén familiarizados con la minería de datos y que requieran hacer uso de modelos predictivos para orientar acciones de negocio preventivas.