Optimisation pour la DataScience et l’intelligence artificielle
|
||
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
||
Ce cours se concentre sur les concepts d’optimisation linéaire, non linéaire et linéaire en nombre entiers avec SAS Viya. Les participants apprennent à formuler des problèmes d’optimisation et à rendre leurs formulations efficaces en utilisant des ensembles d’indices et des tableaux. Les démonstrations du cours comprennent des exemples de formulation de régimes et d’optimisation de portefeuille. La procédure OPTMODEL est utilisée pour résoudre des problèmes d’optimisation qui renforcent les concepts introduits dans le cours | ||
PUBLIC |
PRE–REQUIS |
|
Data scientist devant développer des fondamentaux en optimisation et ayant des bases solides en mathématiques | Avant de vous inscrire à ce cours, vous devez être à l’aise avec la manipulation des données à l’aide du langage de programmation SAS. Ces connaissances peuvent s’acquérir en suivant la formation “Programmation SAS : Les fondamentaux”. Des notions en programmation linéaire et en algèbre matriciel peuvent être utiles mais ne sont pas nécessaires. | |
CONTENU |
||
Introduction à l’optimisation mathématique Introduction Illustration avec un exemple simple La procédure OPTMODEL Programmation Linéaire
Programmation non linéaire
Programmation linéaire en nombres entiers
|
||
SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
||
VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
||
PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
|
MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures |
||