このコースについて

6,181 最近の表示

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

約24時間で修了

推奨:14 hours/week...

英語

字幕:英語

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

約24時間で修了

推奨:14 hours/week...

英語

字幕:英語

提供:

SAS ロゴ

SAS

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

1時間で修了

Course Overview

1時間で修了
1件のビデオ (合計1分), 4 readings, 1 quiz
1件のビデオ
4件の学習用教材
Learner Prerequisites1 分
Using SAS® Viya® for Learners with This Course (Required)10 分
Course Information (Required)10 分
Using Forums and Getting Help5 分
2時間で修了

SAS® Viya® and Open Source Integration

2時間で修了
10件のビデオ (合計55分)
10件のビデオ
Cloud Analytic Services2 分
Jupyter Notebooks and Open Source Development Interfaces2 分
SAS Scripting Wrapper for Analytics Transfer2 分
CAS Actions in SAS Viya2 分
Connecting to CAS and Reading in Data1 分
DataFrames and CAS Tables on the Clients and Server2 分
Advantages to Open Source Integration2 分
Demo: Getting Started with CAS and the R API18 分
Demo: Getting Started with CAS and the Python API18 分
5の練習問題
Question 2.0110 分
Question 2.0210 分
Question 2.0310 分
Question 2.0410 分
SAS® Viya® and Open Source Integration Quiz30 分
2

2

4時間で修了

Machine Learning

4時間で修了
15件のビデオ (合計107分)
15件のビデオ
Data Partitioning: Preventing Overfitting2 分
Logistic Regression Models3 分
Support Vector Machines2 分
Decision Trees2 分
Ensemble of Trees2 分
Neural Network Models3 分
Autotuning Hyperparameters1 分
Model Performance Assessment2 分
Model Performance Charts: ROC and Lift2 分
Demo: Using the R API to Create and Assess Models26 分
Demo: Using the Python API to Create and Assess Models25 分
Demo: Creating a Gradient Boosting Model in SAS Studio7 分
Demo: Using R Functions and Looping for Efficient Coding11 分
Demo: Using Python Functions and Looping for Efficient Coding11 分
4の練習問題
Question 3.0110 分
Question 3.0210 分
Question 3.0310 分
Machine Learning Quiz30 分
3

3

2時間で修了

Text Analytics

2時間で修了
9件のビデオ (合計48分)
9件のビデオ
Natural and Formal Languages1 分
Processing Words1 分
Processing Context2 分
Processing Concepts1 分
Extracting Information from the Term-Document Matrix3 分
Word Embedding3 分
Demo: Using the R API to Explore Text Documents15 分
Demo: Using the Python API to Explore Text Documents15 分
3の練習問題
Question 4.0110 分
Question 4.0210 分
Text Analytics Quiz30 分
3時間で修了

Deep Learning

3時間で修了
13件のビデオ (合計67分)
13件のビデオ
Hidden Unit Activation Functions2 分
Weight Initialization1 分
Regularization Methods3 分
Nonlinear Optimization Algorithms (or Gradient-Based Learning)3 分
Processors for Analytics1 分
Deep Neural Networks (DNN) versus Recurrent Neural Networks (RNN)2 分
Recurrent Neural Network Architecture1 分
Improving RNN Models1 分
Gated Recurrent Unit (GRU)2 分
Long Short-Term Memory (LSTM)2 分
Demo: Deep Learning Sentiment Prediction Using the R API21 分
Demo: Deep Learning Sentiment Prediction Using the Python API21 分
3の練習問題
Question 5.0110 分
Question 5.0210 分
Deep Learning Quiz30 分
4

4

3時間で修了

Time Series

3時間で修了
11件のビデオ (合計63分)
11件のビデオ
Model Performance and Assessment2 分
Weighted Averages1 分
Simple Exponential Smoothing2 分
ARIMAX Models and Stationarity1 分
Autoregressive and Moving Average Terms2 分
Forecasting with Recurrent Neural Networks43
Demo: Automatic Forecasting Using the R API8 分
Demo: Automatic Forecasting Using the Python API8 分
Demo: Deep Learning Forecasting Using the R API16 分
Demo: Deep Learning Forecasting Using the Python API16 分
4の練習問題
Question 6.0110 分
Question 6.0210 分
Question 6.0310 分
Time Series Quiz30 分
2時間で修了

Image Classification

2時間で修了
7件のビデオ (合計43分)
7件のビデオ
Convolutional Neural Networks for Image Classification1 分
Convolution Layers3 分
Pooling Layers1 分
Fully Connected and Output Layers59
Demo: Classifying Color Images Using the R API16 分
Demo: Classifying Color Images Using the Python API16 分
2の練習問題
Question 7.0110 分
Image Classification Quiz30 分
2時間で修了

Factorization Machines

2時間で修了
4件のビデオ (合計29分)
4件のビデオ
Factorization Machines for Recommendation3 分
Demo: Modeling Sparse Data Using the R API11 分
Demo: Modeling Sparse Data Using the Python API11 分
2の練習問題
Question 8.0110 分
Factorization Machines Quiz30 分

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。