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Supervised Machine Learning avec SAS Viya
DDMML34 / LI-REQ-277

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

  • Cette formation se focalise sur le processus d’analyse des données. De la phase d’exploration à la phase de mise en place du score, de nombreuses techniques de Machine Learning et de modélisation sont couvertes, avec des rappels théoriques sur les méthodes et leur mise en pratique via l’interface SAS Studio.

PUBLIC

PRE–REQUIS

Toute personne ayant en charge la préparation des données à des fins d’analyses métiers. Aucun prérequis.

CONTENU

 

Introduction à SAS Viya, à la préparation et à l’exploration de données
Introduction à SAS Viya
Architecture, sessions et bibliothèques CAS
Environnement SAS StudioRégression
Concepts de modélisation prédictive
Introduction à la régression
Gestion des données manquantes
Sélection des facteurs explicatifs
Interprétation du modèle
Transformation de facteurs
Régression polynomialeArbre de décision
Introduction à la modélisation
Partitionnement récursif
Élagage de l’arbre
Forêts aléatoires et gradient boosting

Réseaux de neurones

SVM

Machine de factorisation

Validation du modèle et mise en place du scoring

SESSIONS PROGRAMMEES

Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici

VALIDATION

Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé.

PEDAGOGIE

La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative
Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations

INTERVENANTS

La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.

MODALITES PRATIQUES

Durée : 2 jours (7 heures par jour)
Prix stagiaire : Consultez votre Portail client I4.10
Horaires : 9h30-13h00 ou 14h00-17h30 (voir calendrier)

 

Durée: