Desenvolva modelos para previsão de variáveis categóricas e contínuas, usando técnicas de redes neurais, árvores de decisão, regressão logística, modelos de support vector machines e redes bayesianas. No curso estão incluídos exemplos de uso dos nós Binary Classifier e Numeric Predictor, para seleção automática dos modelos. Também são discutidas técnicas de seleção de melhores informações para o modelo e detecção de dados extremos. Melhores opções para cada nó de modelagem são revisadas em detalhe e são feitas sugestões sobre quando e como usar cada modelo. Além disso, você aprende a combinar dois ou mais modelos para melhorar a predição.

Ao final do curso você terá conhecimentos sobre:
• Preparação de dados para a modelagem;
• Pesquisa por dados anômalos;
• Seleção de variáveis preditoras;
• Redes neurais;
• Support vector machines;
• Regressão de Cox;
• Séries Temporais;
• Árvores de decisão;
• Regressão linear;
• Regressão logística;
• Análise discriminante;
• Modelagem em Redes Bayesianas;
• Nó Numeric Predictor;
• Nó Binary Classifier;
• Modelos para melhorar a performance.

Pré-requisito: Ter cursado ou ter conhecimento equivalente ao conteúdo do curso Introdução ao SPSS Modeler.

Prazo para conclusão do curso: 180 dias
Emissão do certificado
Apostila de uso vitalício