SPSS Uygulamalı Veri Madenciliği Eğitimine Dair Genel Bilgiler
SPSS Uygulamalı Veri Madenciliği Eğitimi, veri madenciliği algoritmaları ile kendi alanında uzmanlaşmak isteyen araştırmacılar için geniş kapsamlı konu başlıkları içermektedir. Bu eğitimin içeriğine ait konu başlıkları şu şekildedir:
- SPSS ile Veri Önişleme</span > Teknikleri (Aykırı Değer, Kayıp Veri Analizi vb. )
- SPSS ile Genelleştirilmiş Lineer Modeller (Poisson, Gama Regresyon Analizi vb.)
- SPSS ile Değişken Seçimi Algoritmaları
- SPSS ile Karar Ağacı Algoritmaları (CART, QUEST, vb.)
- SPSS ile Kümeleme Algoritmaları (K-means, Two Step Clustering vb.)
- SPSS ile Ayırma (Diskriminant) Analizi
SPSS Uygulamalı Veri Madenciliği Eğitimi tamamlandıktan sonra, tüm katılımcıların alanlarına özgü araştırma konuları içeren web tabanlı periyodik uygulama çalışmaları düzenlenecektir.
İSTMER ekibi, bu eğitim süresince aktarılan tüm konu başlıkları kapsamında tüm katılımcılara 12 ay boyunca ücretsiz danışmanlık hizmeti sunacaktır. Bu danışmanlık hizmeti kapsamında eğitim konuları dahilinde katılımcıların karşılaştıkları genel düzey problemler, 12 ay boyunca İSTMER ekibi tarafından hızlı ve etkin bir şekilde çözüme kavuşacaktır.
SPSS Uygulamalı Veri Madenciliği Eğitimine Kimler Katılmalıdır?
Bu eğitim akademik alanda kendini geliştirmek isteyen araştırmacılar, lisansüstü öğrenciler ve akademisyenler için hazırlanmıştır. SPSS Uygulamalı Veri Madenciliği Eğitimi, bilgi teknolojilerinin kazandırdığı yenilikçi analiz metotları ile kendi verilerinden anlamlı analiz bulgularını keşfetmek ve çok daha zengin veri analizi raporları hazırlamak isteyen tüm araştırmacılara yönelik kapsamlı konular içermektedir.
SPSS Uygulamalı Veri Madenciliği Eğitiminin Faydaları Nelerdir?
Bu eğitime katılan araştırmacılar SPSS yazılımını kullanarak veri madenciliği uygulamaları yapabilecek düzeye erişecektir. Kurs bitiminde tüm katılımcılar karar ağacı, segmentasyon (kümeleme) analizi, Diskriminant (Ayırma) analizi vb. analiz tekniklerini uygulama, yorumlama ve raporlama becerisini kazanmış olacaktır.
Ayrıca eğitime katılan tüm araştırmacılar, SPSS programı ile klasik veri analizi yöntemlerinden farklı olarak verilerini anlamlı bilgilere dönüştüren veri madenciliği uygulamalarına ilişkin zengin raporlar üretebilecek düzeyde bilgi edinmiş olacaktır. SPSS’in kullanım kolaylığı ve içerdiği veri madenciliği algoritmaları ile birlikte veri analizi süreci çok daha anlamlı, çok daha etkin hale gelecektir.