WORD DATA SCIENTIST: ONZE VISIE
Gegeven onze achtergrond bij SPSS Inc. en IBM zal het geen verbazing wekken dat wij IBM SPSS Modeler inzetten, en niet Python of R, in het traject om een Data Scientist te worden.
Er is echter een belangrijkere reden waarom wij IBM SPSS Modeler prefereren boven Python en R. In tegenstelling tot Python en R kent IBM SPSS Modeler een intuïtieve "modeling by mouse" interface, het is een no code tool waarmee je alleen maar een muis nodig hebt om data te importeren, te prepareren, en om Machine Learning modellen te bouwen. Ook kun je je data met IBM SPSS Modeler automatisch prepareren en voorziet het in een auto modeling functie (er worden tig modellen gebouwd en de beste daarvan worden bewaard, en dat allemaal volautomatisch). Bovendien zit er Help onder elke knop.
Dit alles maakt dat IBM SPSS Modeler ideaal is voor de beginnende Data Scientist: je kunt je maximaal focussen op concepten in plaats van dat je vastloopt op code of wordt geconfronteerd met een foutmelding die je niet kunt duiden. Ben je vertrouwd met alle concepten, de verschillende Machine Learning modellen, en weet je wat data science behelst, dan is het, eventueel, tijd voor een volgende stap, om modellen te bouwen met Python of R. En dan kun je je volledig concentreren op de code zodat je veel sneller code kunt schrijven en fouten kunt ontdekken.
Onze ervaring is dat als je begint met onze cursussen IBM SPSS Modeler, die in totaal 5 dagen vergen, je maanden bespaart als je daarna wilt gaan coderen in Python of R. Al met al een investering die zich dubbel en dwars terugverdient!
In dit verband dient ook een trend in de Data Science wereld te worden genoemd, namelijk dat er een ook een nieuw profiel van een data scientist wordt gevraagd: naast de wiskundig- en statistisch geschoolde data scientist is de zogenoemde Citizen Data Scientist, ofwel een Data Scientist "light", in opkomst. De reden is dat met de beschikbaarheid van zeer gebruikersvriendelijke analysetools (zoals IBM SPSS Modeler) en platforms (zoals IBM Cloud Pak for Data) personen die niet wiskundig geschoold zijn hun data zelfstandig en verantwoord kunnen analyseren, en bovendien de opgedane inzichten vanuit hun domeinkennis direct kunnen toepassen in de bedrijfsprocessen. Kortom, IBM SPSS Modeler past perfect in het profiel van de Citizen Data Scientist!
ONS CURRICULUM: VERANTWOORD BOUWEN VAN MACHINE LEARNING MODELLEN
Gegeven de gebruikersvriendelijkheid van IBM SPSS Modeler ben je, met de cursus Introductie IBM SPSS Modeler, snel up-en-running thuis in de applicatie en kun je data importeren, prepareren, en Machine Learning modellen bouwen en deze modellen toepassen op nieuwe datasets, waarbij we gebruikmaken van de automatische modellenbouw.
In de vervolg cursussen staat alles in het licht van het verantwoord kunnen inzetten van Machine Learning modellen. Dat wil zeggen dat we uitgebreid stilstaan bij het doel van- en de voorwaarden voor gebruik van een Machine Learning model, en diepen we automatische modellenbouw uit. Daarbij zal blijken dat slechts enkele intuïtieve begrippen uit de statistiek leidend zijn bij de keuze van een Machine Learning model. Vandaar dat de eerste vervolgcursus Data Science: Basisprincipes Statistiek voor Machine Learning Modellen is, een eendaagse cursus hetgeen alles zegt over de kennis die je nodig hebt om Machine Learning modellen verantwoord en succesvol te kunnen toepassen.
ONZE CURSUSSEN
Data Science: Basis voor Machine Learning Modellen
Introductie IBM SPSS Modeler
Data Science: Segmenteren met IBM SPSS Modeler
Data Science: Voorspellen met Machine Learning Modellen
Naast deze cursussen kunnen we een cursus op maat samenstellen, met desgewenst een selectie van onderwerpen uit deze cursussen aangevuld met extra onderwerpen. Ook ondersteunen we beginnende Data Scientists in een coaching traject.