このコースについて
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シラバス - 本コースの学習内容

1
1時間で修了

Course Overview

In this module, you meet the instructor and learn about course logistics, such as how to access the software for this course.

...
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

In this module you learn about the analytical processing engine behind SAS Viya, the Cloud Analytic Services server. You also learn how to submit data processing commands to SAS Viya from the open source languages R and Python.

...
10件のビデオ (合計55分), 6 quizzes
10件のビデオ
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
4時間で修了

Machine Learning

In this module you learn how to use R and Python to create, optimize, and assess SAS Viya predictive models. You also learn how to use R and Python to efficiently manage the creation and assessment of these models.

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15件のビデオ (合計107分), 8 quizzes
15件のビデオ
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
2時間で修了

Text Analytics

In this module you learn how natural language processing is used to analyze collections of text documents. You also learn how to turn blocks of unstructured text into numeric inputs suitable for predictive modeling.

...
9件のビデオ (合計48分), 5 quizzes
9件のビデオ
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

In this module you learn how deep learning methods extend traditional neural network models with new options and architectures. You also learn how recurrent neural networks are used to model sequence data like time series and text strings, and how to create these models using R and Python APIs for SAS Viya.

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13件のビデオ (合計67分), 5 quizzes
13件のビデオ
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
3時間で修了

Time Series

In this module you learn how to model time series using two popular methods, exponential smoothing and ARIMAX. You also learn how to use the R and Python APIs for SAS Viya to create forecasts using these classical methods and using recurrent neural networks for more complex problems.

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11件のビデオ (合計63分), 6 quizzes
11件のビデオ
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

In this module you learn how convolutional neural networks are used to classify images and how to use the R and Python APIs for SAS Viya to create convolutional neural networks.

...
7件のビデオ (合計43分), 4 quizzes
7件のビデオ
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

In this module you learn how factorization machines are used to create recommendation engines and how to build factorization machine models in SAS Viya using the R and Python APIs.

...
4件のビデオ (合計29分), 4 quizzes
4件のビデオ
Demo: Modeling Sparse Data Using the Python API11 分
2の練習問題
Question 8.0110 分
Factorization Machines Quiz30 分

講師

Avatar

Jordan Bakerman

Analytical Training Consultant
Education

Ari Zitin

Analytical Training Consultant
SAS Education

SASについて

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....

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。