Обучение по направлению IBM Business Analytics

IBM Business Analytics

Обучение по направлению IBM Business Analytics

Обучение по направлению IBM Business Analytics

Пройдя обучение по системам бизнес-анализа, вы сможете работать с программными продуктами IBM Cognos и IBM SPSS. Курсы разделены по степени сложности: полезные знания найдут для себя студенты, начинающие и опытные специалисты. В конце обучения выдается сертификат IBM.

Направление IBM Business Analytics

Название курса
Для кого
Дата
Заявка

IBM: Кластерные и ассоциативные модели в IBM SPSS Modeler (V16)

Этот курс для IBM И SPSS Modeler аналитиков, желающих ознакомиться со всем спектром методов моделирования в IBM SPSS Modeler для кластера, и создавать модели с помощью ассоциаций или последовательности данных.
31 августа -1 сентября (2 дня)
Описание:

Данный курс научит пользователей анализу текстовых данных при помощи IBM SPSS Modeler Text Analytics . Студенты будут видеть полный набор этапов по работе с текстовыми данными , от чтения текстовых данных в создании окончательные категории для дополнительного анализа. После создания окончательной модели , во время обучения рассмотрим, как применять эту модель для выполнения анализа Churn . Темы включают как автоматическое так и вручную создание и изменение категорий, также редактирование синонимов, типа и словарных исключений. Кроме того будет рассмотрено как выполнить Text Link Analysis и Кластерный анализ с текстовыми данными . Также включены примеры того, как создавать шаблоны ресурсов и пакеты Text Analysis чтобы поделиться работой с другими проектами и другими пользователями.

Содержание:

1-Введение в ассоциативность и моделирования-Приемы моделирования;Типы кластеризации;Правила связывания;Обнаружение последовательности;Какая техника, и когда;-Методы кластеризации и K-Means кластеризация-;Анализ и принципы кластера;Изучение K-Means кластеризации;Проверка K-Means узла;Изучить кластеризацию профилей;3-Методы кластеризации и K-Means кластеризация-Кластеризация с сетью Кохонена;Проверка узла сети Кохонена;4-Методы кластеризации и K-Means кластеризация;TwoStep кластеризация;TwoStep алгоритм;Узлы в TwoStep;5-Правила связывания-Рассмотрение Apriori алгоритма обнаружения ассоциации;Правило и измерение форматов;Изучение узла модели Apriori ;Определить правила просмотра и отображение статистики;Использование связей;Создание набора правил;Проверка набора правил в потоке;6-Современные правила связи-Современные правила связи;Изучить алгоритм Apriori;Изучение алгоритма Carma ; Варианты Apriori;Изучение оценки меры Apriori;Варианты Carma;Выбор способа и опций;Ведение Правил связи;7-Обнаружение последовательности-Изучение последовательности;Рассмотрение последовательности узлов;Изучение последовательности правил;Поддержка правил;Сортировка правил;Суперузлы;Экспорт правил;8-Продвинутые последовательности обнаружения-Изучение последовательность узлов;Определить опции последовательности узла;Изучение продвинутых вариантов; Изучение рекомендаций по времени;Генерирование последовательности результатов;Создание и изменеиние набора правил;Изучение результатов

Введение в IBM SPSS Text Analytics для IBM SPSS Modeler ( V16 )

Этот курс предназначен для тех, кто анализирует текстовые данные с целью создания прогнозных моделей или отчеты, основанные частично на текстовых данных. Для пользователей IBM SPSS Modeler Текстовая Аналитика.
-
Описание:

Данный курс научит пользователей анализу текстовых данных при помощи IBM SPSS Modeler Text Analytics . Студенты будут видеть полный набор этапов по работе с текстовыми данными , от чтения текстовых данных в создании окончательные категории для дополнительного анализа. После создания окончательной модели , во время обучения рассмотрим, как применять эту модель для выполнения анализа Churn . Темы включают как автоматическое так и вручную создание и изменение категорий, также редактирование синонимов, типа и словарных исключений. Кроме того будет рассмотрено как выполнить Text Link Analysis и Кластерный анализ с текстовыми данными . Также включены примеры того, как создавать шаблоны ресурсов и пакеты Text Analysis чтобы поделиться работой с другими проектами и другими пользователями.

Содержание:

1-Введение в Text Mining ;Описание Text Mining и его отношение к добыче данных ;Объяснение методологии CRISP-DM, и отношение к анализу текста;Описание шагов по проекту анализа текста ;Обзор Text Mining в IBM SPSS Modeler ;Объяснение узлов добычи текста доступных в Modeler ;Завершение типичного сеанса моделирования анализа текста;2- Чтение текстовых данных;Чтение текстов из документов;Просмотр текста из документов в Modeler ;Чтение текста из Web Feeds;3- Лингвистический анализ и анализ текста;Описание лингвистического анализа;Описание процесса извлечения текста;Описание классификации терминов и понятий;Описание шаблонов и библиотек;Описание Text Analysis Packages;Создание концептуальной модели Text Mining концептуальной модели ;Разработка модели концепта анализа текста;Сравнение моделей, основанных на использовании различных ресурсных шаблонов;Оценка данных модели ;Анализ результатов моделирования;Просмотр типов и понятий в Interactive Workbench ;Использование Interactive Workbench ;Обзор извлеченных понятий;Обзор извлеченных типов ;Обновление узла моделирования ;Редактирование лингвистических ресурсов ;Подготовка к лингвистическому редактированию;Разработка стратегии редактирования ;Определение Add Type;Определение Add Synonym;Определение Add ExclusionText re-extraction для просмотра изменений;Точная настройка ресурсов ;Обзор расширенных ресурсов ;Добавление нечетко группированных исключений ;Добавление нелингвистических сущностей ;Извлечение нелингвистических лиц ;Принуждение слова взять определенную часть речи Выполнение Text Link Analysis;Интерективное использование Text Link Analysis;Использование визуальной панели ;Использование узла Text Link Analysis ;Создание категории из шаблона ;Создание правил правила текствоых ссылок;Кластеризация понятий ;Создание кластеров;Использование визуальной панели ;Создание категорий из кластера ;Методы классификации;Описание подходов к классификации ;Описание языковой основы классификации ;Описание базовой частоты классификации ;Описание результатов различных методов классификации ;Создание категории ;Разработка стратегии классификации ;Создание категорий автоматически ;Создание категорий вручную ;Использование условных правил для создания категорий ;Оценка совпадения категорий;Продление категорий ;Импорт рамок кодирования ;Создание Text Analysis Packages;Управление лингвистическими ресурсами ;Использование редактора шаблонов ;Сохранение шаблонов ресурсов ;Описание местные и публичных библиотек;Добавление библиотек ;Издательские библиотеки ;Распределение библиотеки ;Распределение шаблонов;Резервное копирование ресурсов ;Использование Text Mining Models ;Исследование моделей анализа текста ;Разработка модели с количественными и качественными данными ;Оценка новых данных ;Приложение А: Процесс Text Mining ;Обзор процесса Text Mining

Введение в нейронные сети IBM SPSS

Если Вы пользователь статистики IBM (IBM SPSS или Статистика SPSS) или пользователь в какой-либо прикладной области, который хочет узнать больше о моделях нейронной сети и их применении, то этот промежуточный курс будет представлять интерес для Вас.
-
Описание:

Этот курс охватывает использование и применение моделей нейронных сетей статистоки IBM SPSS. Модели нейронной сети используются, чтобы предсказать результирующую переменную, которая будет точной или находиться в интервале, используя предсказатели, той же точности. Нейронные сети востребованы при моделировании сложной процессов (например, финансовые документы).

Содержание:

Введение в Нейронные сети SPSS; Подготовка данных; Многослойное восприятие процедур; Радиальная основная процедурная функция

Введение в IBM SPSS Decision Trees (V19)

Данный курс предназначен для:Пользователей IBM SPSS Statistics, желающих расширить знания возможностей IBM SPSS Statistics для статистического анализа данных.Всех желающих актуализировать знания и опыт в статистическом анализе при помощи IBM SPSS Statistics.
-
Описание:

Данный двухдневный курс является программно-ориентированным введением в стаВведение в IBM SPSS деревья решений - двухдневный курс, который охватывает принципы и практику основанную на дереве решения и методах регресса, доступных в IBM SPSS Decision Trees . Будет освещено общее введение в особенности IBM, модуль SPSS Decision Trees и обзор методов Decision Trees. Это методы (CHAID, Exhaustive CHAID, CRT и QUEST) которые используются, чтобы выполнить классификацию, сегментацию и предсказывающее моделирование в широком диапазоне бизнеса и областей исследования. Методы, которые обсуждены и проведено сравнение, исследования выполнены, и получены результаты.

Содержание:

Введение в IBM SPSS Decision Trees;Расширение CHAID и дополнительные функции ; Деревья решений CRT ; Деревья регресса CRT ; Анализ поиска

Введение в статистический анализ с использованием IBM SPS Statistics (V21)

Данный курс предназначен для:Пользователей IBM SPSS Statistics, желающих расширить знания возможностей IBM SPSS Statistics для статистического анализа данных.Всех желающих актуализировать знания и опыт в статистическом анализе при помощи IBM SPSS Statistics.
-
Описание:

Данный двухдневный курс является программно-ориентированным введением в статистический компонент IBM® SPSS® Statistics. В курсе приводится обзор нескольких статистических методов, примеры использования этих методов, необходимые начальные условия, способы проведения анализа и интерпретации результатов. В курсе рассматривается широкий спектр технологий для исследования данных, а также изучения взаимосвязей. Слушатели изучат, в каких ситуациях необходимо использовать тот или иной метод, как интерпретировать результаты анализа, а также возможности графического представления результатов.

Содержание:

1-Введение в статистический анализ-Основные этапы исследования данных;Понятия генеральной совокупности и выборки;Экспериментальные и неэкспериментальные исследования;Зависимые и независимые переменные;2-Распределение данных-Уровни измерений в IBM SPSS Statistics;Меры центральной тенденции и рассеяния;Нормальное распределение и Z-показатели;3-Распределение категорийных переменных-Анализ частот;Интерпретация результатов анализа частот;4-Распределение количественных переменных-Использование частот, описательных статистик и разведочного анализа;Интерпретация результатов разведочного анализа, анализа частот и описательных статистик;5-Выводы о генеральной совокупности на основании выборок-Влияние размера выборки;Понятие вероятности;Проверка статистических гипотез;Статистические ошибки первого и второго рода;Различие между статистической и практической значимостью;6-Взаимосвязь между категорийными переменными-Применение сопряженных таблиц;Выбор подходящей статистики;Интерпретация данных сопряженных таблиц;Критерий Хи-квадрат и интерпретация результатов;Использование конструктора диаграмм для визуализации данных сопряженных таблиц;Использование синтаксиса для построения сопряженных таблиц;7-T-критерий для независимых выборок-Необходимые условия T-критерия для независимых выборок;T-критерий для проверки разницы средних значений;Интерпретация результатов T-критерия для независимых выборок;Использование конструктора диаграмм для построения столбчатой диаграммы ошибок;8-T-критерий для парных выборок-Процедура использования T-критерия для парных выборок;Интерпретация результатов T-критерия для парных выборок;9-Однофакторный дисперсионный анализ-Применение однофакторного дисперсионного анализа;Необходимые условия для однофакторного дисперсионного анализа;Интерпретация результатов однофакторного дисперсионного анализа;Построение столбчатой диаграммы ошибок в конструкторе диаграмм для графического представления разницы средних;10-Двумерные графики и корреляции для количественных переменных-Визуальная оценка взаимосвязи двух количественных переменных при помощи диаграмм рассеяния;Условия использования и понятие коэффициента корреляции Пирсона;Интерпретация коэффициента корреляции Пирсона;Описание опций двумерной корреляции;11-Регрессионный анализ-Начальные условия для выбора линейной регрессии;Опции диалогового окна линейной регрессии;Интерпретация результатов линейной регрессии;Автоматизированное линейное моделирование;12-Непараметрические критерии-Применение непараметрических критериев;Опции диалогового окна непараметрических критериев;Интерпретация результатов применения непараметрических критериев

IBM Cognos BI What's New: 8.4 to 10.2 (V10.2)

-

Содержание:

Содержание курса будет позже.

IBM Cognos Report Studio: Author Professional Reports Advanced (V10.2)

-

30-31 июля (2 дня)

Содержание:

Содержание курса будет позже.

IBM Cognos Workspace Advanced: Author Self-Service Reports (V10.2.2)

-

13-14 июля (2 дня)

Содержание:

Содержание курса будет позже.

IBM Cognos Disclosure Management (V10.2)

-

21-23 октября (3 дня)

Содержание:

Содержание курса будет позже.

IBM Cognos Framework Manager: Design Metadata Models (V10.2.2)

-

2-6 ноября (5 дней)

Содержание:

Содержание курса будет позже.

IBM Cognos Report Studio: Authoring Professional Reports Fundamentals (V10.2.2)

-

9-11 ноября (3 дня)

Содержание:

Содержание курса будет позже.

IBM Cognos Report Studio: расширенные возможности разработки профессиональных отчетов (V10.2)

Данный курс средней сложности предназначен для разработчиков профессиональных отчетов в IBM Cognos.

12-13 ноября (2 дня)

Описание:

IBM Cognos Report Studio: разработка профессиональных отчетов(V10.2) – это пятидневный курс средней сложности, который предназначен для профессиональных разработчиков отчетов. Курс посвящен изучению основных и дополнительных приемов создания отчетов с использованием реляционных моделей данных , методам расширения и кастомизации функциональности отчетов, управлению профессиональными отчетами. В процессе изучения концепций и приемов, слушатели принимают участие в серии практических занятий.

Содержание:

1-Создание моделей из запросов в отчете-Построение моделей запросов и связывание их с макетом отчета;Редактирование SQL для создание кастомизированных запросов;Добавление фильтров и запросов к пользователю в отчете моделью из запросов;2-Создание запросов в отчете на основе связей-Создание отчетов слиянием результатов запросов;Создание отчетов объединением запросов;Комбинирование контейнеров с данными на основе связей из разных запросов;3-Создание дополнительной динамики в отчетах-Фильтрация отчетов по значениям параметров сессии;Навигация с использоваением страницы содержания;Создание динамических заголовков отражающих содержание отчета;Навигация в указанное место в отчете с использоанием определений сквозного перехода;4-Сознание эфективных запросов к пользователю-Контроль отображения отчета с использованием запросов к пользователю;Определение значений для условного форматирования с использованием запросов к пользователю;Определение условий отображения объектов на основе выбора пользователя;Создание отфильтрованных и сортированнных отчетов на основе выбора пользователя;5-Дополнительные приемы создания отчетов-Создание отчета, отображающего суммированные данные раньше детальных;Черезстрочное выделение строк в табличном отчете;Создание отчета с использованием внешнего файла с данными;Использование единого объекта данных для суммирования информации отчета;6-Изучение спецификации отчета-Изучение структуры спецификации отчета;Изменеие спецификации отчета;Добавление кастомизированных шаблонов и инструментов в интерфейс;7-Рассылка отчетов-Рассылка отчетов с использованием механизма массовой рассылки;Создание ключей для массовой рассылки;Определение получателей и объектов данных используя таблицы массовой рассылки;Рассылка отчетов по электронной почте и IBM Cognos Connection;8-Расширение взаимодействия с пользователем с HTML-Создание всплывающих подсказок, поясняющих данные;Отправка электронной почты с использованием ссылки в отчете;9-Анализ данных с использованием статистических отчетов-Описание типов статистических отчетов;Обзор описательной статистики;Обзор статистических графиков;Заключительный семинар (опция);Изучение API запросов к пользователю (опция)

IBM Cognos Report Studio: Author Reports with Multidimensional Data (V10.2.2)

-

16-17 ноября (2 дня)

Содержание:

Содержание курса будет позже.

Регистрация на мероприятие

Регистрация на мероприятие

* - обязательные поля

Хотите так же? – Закажите консультацию

Хотите так же? – Закажите консультацию

* - обязательные поля