Eğitim İçeriği
Giriş
- Gelişmiş analiz ve veri madenciliğine genel bakış
- CRISP-DM genel bakışı
- Modeler UI'nin anlasılması
- Akışları oluşturma mekanizmalarının anlaşılması
Veriyi Anlamak
- Veriyi Modeler'e okuma
- Ölçüm düzeyi ve alan rolleri
- Data audit düğümünü kullanma
Veri Hazırlama
- Durum seçimi
- Kategorik değerlerin yeniden sınıflandırılması
- Append düğümünü ve merge düğümünü kullanma
- Alan türetme
Modellenme
- Modellene genel bakış
- Partition düğümünü kullanma
- CHAID modeli oluşturma
- Model değerlendirmesi
Değerlendirme ve Dağıtım
- Analysis ve evaluation düğümünü kullanma
- Yeni veriyi puanlama ve dışa aktarma
- Flat file düğümünü kullanma
Sorun Giderme
Özeti ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Veri madenciliği arka planı gerektirmez
Kitle
- Veri analisti
- SPSS Modeler hakkında öğrenmek isteyen herkes
Danışanlarımızın Yorumları (4)
El ile örnekler, programın nasıl çalıştığını gerçekçi bir şekilde anlamamıza olanak sağladı. Kuramsal kavramların pratik uygulamalarla ilişkilendirilmesi ve bunlar arasındaki bağlantıların iyi anlatılması.
Ian - Archeoworks Inc.
Eğitim - ArcGIS Fundamentals
Yapay Zeka Çevirisi
Kapsadığı tüm konuları ve örnekleri içeriyordu. Ayrıca, bu konuların günlük iş hayatımızda nasıl faydalı olduklarını açıkladı.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Eğitim - QGIS for Geographic Information System
Yapay Zeka Çevirisi
Eğitimden çok key aldım. Çalıştığım yerde çözmeye çalıştığım sorunlara uygulanabilir olan tüm modülleri buldum. Eğitimin Jupyter notebook'larla entegrasyonu gerçekten etkileyiciydi.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Eğitim - Python for Geographic Information System (GIS)
Yapay Zeka Çevirisi
Eğitimin en çok beğendiğim şeyi organizasyon ve yer seçimi oldu.
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Eğitim - ArcGIS for Spatial Analysis
Yapay Zeka Çevirisi