Получить консультацию
Training Center MUKКурсыКурсы Бизнес-аналитика

Курсы Бизнес-аналитика

Фильтры
Вендор
Формат
Применить
Фильтры
Сортировка
Вид:
WD515GUA
IBM
Create, Secure, and Publish APIs with IBM API Connect 10
Аудиторно, дистанционно
5 Дней, 40 Ак. Часов
0A0V8GUA
IBM
Predictive Modeling for Continuous Targets Using IBM SPSS Modeler (v18.1.1)
Аудиторно, дистанционно
1 Дней, 8 Ак. Часов
PL-300T00
Microsoft
Microsoft Power BI Data Analyst
Новый
В этом курсе будут обсуждаться различные методы и рекомендации, которые соответствуют корпоративным требованиям и техническим требованиям для моделирования, визуализации и анализа данных с помощью Power BI.
Аудиторно, дистанционно
3 Дней, 24 Ак. Часов
0A008UA
IBM
Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Science (v18.1.1)
This course provides the fundamentals of using IBM SPSS Modeler and introduces the participant to data science.
Аудиторно, дистанционно
2 Дней, 16 Ак. Часов
B6098UA
IBM
IBM Cognos Analytics - Author Active Reports (v11.0.10)
Аудиторно, дистанционно
1 Дней, 8 Ак. Часов
0A018UA
IBM
Data science without a Ph.D. Using IBM SPSS Modeler (v18.1.1)
This course focuses on reviewing concepts of data science, where participants will learn the stages of a data science project.
Аудиторно, дистанционно
1 Дней, 8 Ак. Часов
B6258UA
IBM
IBM Cognos Analytics: Author Reports Fundamentals (V11.1.x)
Аудиторно, дистанционно
3 Дней, 24 Ак. Часов
0A028UA
IBM
Introduction to Time Series Analysis Using IBM SPSS Modeler (v18.1.1)
This course gets you up and running with a set of procedures for analyzing time series data. Learn how to forecast using a variety of models, including regression, exponential smoothing, and ARIMA, which take into account different combinations of trend and seasonality.
Аудиторно, дистанционно
1 Дней, 8 Ак. Часов
B6061UA
IBM
IBM Cognos Analytics - Author Reports with Multidimensional Data (V11.0)
Аудиторно, дистанционно
2 Дней, 16 Ак. Часов
0A038UA
IBM
Advanced Predictive Modeling Using IBM SPSS Modeler (v18.1.1)
This course presents advanced models to predict categorical and continuous targets. Before reviewing the models, data preparation issues are addressed such as partitioning, detecting anomalies, and balancing data.
Аудиторно, дистанционно
1 Дней, 8 Ак. Часов
Получить консультацию
Свяжитесь со мной
Получить консультацию
Отправить заявку
Регистрация на вебинар
Отправить заявку
Ваша заявка получена!
Мы свяжемся с вами в ближайшее время.