Data mining je často popisován jako získávání užitečné netriviální informace z dostupných dat. Takové definice se zaměřují především na fázi modelování, kdy různorodé modelovací algoritmy extrahují z dat obecné vzory chování, které mohou být následně použity k predikci. Ačkoli škála modelovacích postupů je stále pestřejší, zacházení s modely se dá do značné míry standardizovat. Vlastní modelovací fáze, jedna ze šesti definovaných metodologií CRISP-DM, spočívá v hledání nejvhodnějšího modelu pro danou úlohu a data. Vhodnost modelu se posuzuje z různých úhlů pohledu, jako jsou interpretovatelnost, přesnost, rychlost, přenositelnost. V současné době se dá modelování do značné míry automatizovat. Obzvláště při hledání skupin modelů s cílem zvýšit predikční přesnost se můžeme setkat s mnoha heuristickými postupy, které samočinně učí a kombinují dílčí modely.
Cílem kurzu je naučit účastníky pracovat s modelovacími a evaluačními uzly softwaru IBM SPSS Modeler. Na kurzu se budeme věnovat jak postupnému vytváření jednoduchého modelu, tak i automatizovaným postupům a kombinování modelů.
Kurz je určen pro analytiky, dataminery a datové specialisty, kteří budou pro svou práci používat nebo používají software IBM SPSS Modeler.
Pro úspěšné absolvování kurzu postačí uživatelská znalost práce na počítači, ovládání IBM SPSS Modeler se účastníci naučí na kurzu.
Účastníci se naučí nad připravenými daty vybudovat v prostředí IBM SPSS Modeler dataminingový model, odhadnout jeho kvalitu a navrhnout, jak by se měl provozovat v praxi.
Kurz je vyučován v softwaru IBM SPSS Modeler a věnuje se práci s modelovacími uzly tohoto softwaru.
IBM® SPSS® Modeler: Práce s dataminingovými modely
15.11.2022 – 16.11.2022 Praha 1 Krakovská 7, 110 00 Praha 1 Upřesnující informace k termínu
09:00 – 16:30 hod.
česky
