Über diesen Kurs

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Englisch
Untertitel: Englisch
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SAS

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

Course Overview

1 Stunde zum Abschließen
1 Video (Gesamt 1 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
1 Video
4 Lektüren
Learner Prerequisites1m
Using SAS® Viya® for Learners with This Course (Required)10m
Course Information (Required)10m
Using Forums and Getting Help5m
2 Stunden zum Abschließen

SAS® Viya® and Open Source Integration

2 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 55 min)
10 Videos
Cloud Analytic Services2m
Jupyter Notebooks and Open Source Development Interfaces2m
SAS Scripting Wrapper for Analytics Transfer2m
CAS Actions in SAS Viya2m
Connecting to CAS and Reading in Data1m
DataFrames and CAS Tables on the Clients and Server2m
Advantages to Open Source Integration2m
Demo: Getting Started with CAS and the R API18m
Demo: Getting Started with CAS and the Python API18m
5 praktische Übungen
Question 2.0110m
Question 2.0210m
Question 2.0310m
Question 2.0410m
SAS® Viya® and Open Source Integration Quiz30m
Woche
2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Machine Learning

4 Stunden zum Abschließen
15 Videos (Gesamt 107 min)
15 Videos
Data Partitioning: Preventing Overfitting2m
Logistic Regression Models3m
Support Vector Machines2m
Decision Trees2m
Ensemble of Trees2m
Neural Network Models3m
Autotuning Hyperparameters1m
Model Performance Assessment2m
Model Performance Charts: ROC and Lift2m
Demo: Using the R API to Create and Assess Models26m
Demo: Using the Python API to Create and Assess Models25m
Demo: Creating a Gradient Boosting Model in SAS Studio7m
Demo: Using R Functions and Looping for Efficient Coding11m
Demo: Using Python Functions and Looping for Efficient Coding11m
4 praktische Übungen
Question 3.0110m
Question 3.0210m
Question 3.0310m
Machine Learning Quiz30m
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Text Analytics

2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 48 min)
9 Videos
Natural and Formal Languages1m
Processing Words1m
Processing Context2m
Processing Concepts1m
Extracting Information from the Term-Document Matrix3m
Word Embedding3m
Demo: Using the R API to Explore Text Documents15m
Demo: Using the Python API to Explore Text Documents15m
3 praktische Übungen
Question 4.0110m
Question 4.0210m
Text Analytics Quiz30m
3 Stunden zum Abschließen

Deep Learning

3 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 67 min)
13 Videos
Hidden Unit Activation Functions2m
Weight Initialization1m
Regularization Methods3m
Nonlinear Optimization Algorithms (or Gradient-Based Learning)3m
Processors for Analytics1m
Deep Neural Networks (DNN) versus Recurrent Neural Networks (RNN)2m
Recurrent Neural Network Architecture1m
Improving RNN Models1m
Gated Recurrent Unit (GRU)2m
Long Short-Term Memory (LSTM)2m
Demo: Deep Learning Sentiment Prediction Using the R API21m
Demo: Deep Learning Sentiment Prediction Using the Python API21m
3 praktische Übungen
Question 5.0110m
Question 5.0210m
Deep Learning Quiz30m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Time Series

3 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 63 min)
11 Videos
Model Performance and Assessment2m
Weighted Averages1m
Simple Exponential Smoothing2m
ARIMAX Models and Stationarity1m
Autoregressive and Moving Average Terms2m
Forecasting with Recurrent Neural Networks43
Demo: Automatic Forecasting Using the R API8m
Demo: Automatic Forecasting Using the Python API8m
Demo: Deep Learning Forecasting Using the R API16m
Demo: Deep Learning Forecasting Using the Python API16m
4 praktische Übungen
Question 6.0110m
Question 6.0210m
Question 6.0310m
Time Series Quiz30m
2 Stunden zum Abschließen

Image Classification

2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 43 min)
7 Videos
Convolutional Neural Networks for Image Classification1m
Convolution Layers3m
Pooling Layers1m
Fully Connected and Output Layers59
Demo: Classifying Color Images Using the R API16m
Demo: Classifying Color Images Using the Python API16m
2 praktische Übungen
Question 7.0110m
Image Classification Quiz30m
2 Stunden zum Abschließen

Factorization Machines

2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 29 min)
4 Videos
Factorization Machines for Recommendation3m
Demo: Modeling Sparse Data Using the R API11m
Demo: Modeling Sparse Data Using the Python API11m
2 praktische Übungen
Question 8.0110m
Factorization Machines Quiz30m

Häufig gestellte Fragen

  • Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:

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  • Ja, Coursera bietet Kursteilnehmern, die die Gebühr nicht bezahlen können, finanzielle Hilfe an. Sie beantragen diese Hilfe, indem Sie auf den entsprechenden Link links unter der Schaltfläche "Anmelden" klicken. Sie werden dazu aufgefordert, ein Antragsformular auszufüllen, und Sie werden benachrichtigt, wenn Ihr Antrag bewilligt wird. Mehr erfahren.

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