Об этом курсе
Недавно просмотрено: 4,528

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 17 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 9 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский
Учащиеся, которые проходят продукт ''Course'
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Business Analysts
  • Professors
  • Software Engineers

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 17 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 9 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
1 ч. на завершение

Course Overview

1 видео ((всего 1 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
1 видео
4 материала для самостоятельного изучения
Learner Prerequisites1мин
Using SAS® Viya® for Learners with This Course (Required)10мин
Course Information (Required)10мин
Using Forums and Getting Help5мин
2 ч. на завершение

SAS® Viya® and Open Source Integration

10 видео ((всего 55 мин.)), 6 тестов
10 видео
Cloud Analytic Services2мин
Jupyter Notebooks and Open Source Development Interfaces2мин
SAS Scripting Wrapper for Analytics Transfer2мин
CAS Actions in SAS Viya2мин
Connecting to CAS and Reading in Data1мин
DataFrames and CAS Tables on the Clients and Server2мин
Advantages to Open Source Integration2мин
Demo: Getting Started with CAS and the R API18мин
Demo: Getting Started with CAS and the Python API18мин
5 практического упражнения
Question 2.0110мин
Question 2.0210мин
Question 2.0310мин
Question 2.0410мин
SAS® Viya® and Open Source Integration Quiz30мин
Неделя
2
4 ч. на завершение

Machine Learning

15 видео ((всего 107 мин.)), 8 тестов
15 видео
Data Partitioning: Preventing Overfitting2мин
Logistic Regression Models3мин
Support Vector Machines2мин
Decision Trees2мин
Ensemble of Trees2мин
Neural Network Models3мин
Autotuning Hyperparameters1мин
Model Performance Assessment2мин
Model Performance Charts: ROC and Lift2мин
Demo: Using the R API to Create and Assess Models26мин
Demo: Using the Python API to Create and Assess Models25мин
Demo: Creating a Gradient Boosting Model in SAS Studio7мин
Demo: Using R Functions and Looping for Efficient Coding11мин
Demo: Using Python Functions and Looping for Efficient Coding11мин
4 практического упражнения
Question 3.0110мин
Question 3.0210мин
Question 3.0310мин
Machine Learning Quiz30мин
Неделя
3
2 ч. на завершение

Text Analytics

9 видео ((всего 48 мин.)), 5 тестов
9 видео
Natural and Formal Languages1мин
Processing Words1мин
Processing Context2мин
Processing Concepts1мин
Extracting Information from the Term-Document Matrix3мин
Word Embedding3мин
Demo: Using the R API to Explore Text Documents15мин
Demo: Using the Python API to Explore Text Documents15мин
3 практического упражнения
Question 4.0110мин
Question 4.0210мин
Text Analytics Quiz30мин
3 ч. на завершение

Deep Learning

13 видео ((всего 67 мин.)), 5 тестов
13 видео
Hidden Unit Activation Functions2мин
Weight Initialization1мин
Regularization Methods3мин
Nonlinear Optimization Algorithms (or Gradient-Based Learning)3мин
Processors for Analytics1мин
Deep Neural Networks (DNN) versus Recurrent Neural Networks (RNN)2мин
Recurrent Neural Network Architecture1мин
Improving RNN Models1мин
Gated Recurrent Unit (GRU)2мин
Long Short-Term Memory (LSTM)2мин
Demo: Deep Learning Sentiment Prediction Using the R API21мин
Demo: Deep Learning Sentiment Prediction Using the Python API21мин
3 практического упражнения
Question 5.0110мин
Question 5.0210мин
Deep Learning Quiz30мин
Неделя
4
3 ч. на завершение

Time Series

11 видео ((всего 63 мин.)), 6 тестов
11 видео
Model Performance and Assessment2мин
Weighted Averages1мин
Simple Exponential Smoothing2мин
ARIMAX Models and Stationarity1мин
Autoregressive and Moving Average Terms2мин
Forecasting with Recurrent Neural Networks43
Demo: Automatic Forecasting Using the R API8мин
Demo: Automatic Forecasting Using the Python API8мин
Demo: Deep Learning Forecasting Using the R API16мин
Demo: Deep Learning Forecasting Using the Python API16мин
4 практического упражнения
Question 6.0110мин
Question 6.0210мин
Question 6.0310мин
Time Series Quiz30мин
2 ч. на завершение

Image Classification

7 видео ((всего 43 мин.)), 4 тестов
7 видео
Convolutional Neural Networks for Image Classification1мин
Convolution Layers3мин
Pooling Layers1мин
Fully Connected and Output Layers59
Demo: Classifying Color Images Using the R API16мин
Demo: Classifying Color Images Using the Python API16мин
2 практического упражнения
Question 7.0110мин
Image Classification Quiz30мин
2 ч. на завершение

Factorization Machines

4 видео ((всего 29 мин.)), 4 тестов
4 видео
Factorization Machines for Recommendation3мин
Demo: Modeling Sparse Data Using the R API11мин
Demo: Modeling Sparse Data Using the Python API11мин
2 практического упражнения
Question 8.0110мин
Factorization Machines Quiz30мин

Преподаватели

Avatar

Jordan Bakerman

Analytical Training Consultant
Education

Ari Zitin

Analytical Training Consultant
SAS Education

О SAS

Through innovative software and services, SAS empowers and inspires customers around the world to transform data into intelligence. SAS is a trusted analytics powerhouse for organizations seeking immediate value from their data. A deep bench of analytics solutions and broad industry knowledge keep our customers coming back and feeling confident. With SAS®, you can discover insights from your data and make sense of it all. Identify what’s working and fix what isn’t. Make more intelligent decisions. And drive relevant change....

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.