ビジネスアナリスト、データアナリスト、マーケティングアナリスト、マーケティングマネージャー、データサイエンティスト、データエンジニア、フィナンシャルアナリスト、データマイナー、統計学者、数学者、および関連分野に従事されている方など

本コースに参加する前に、参加者は基本的な統計について少なくとも入門レベルの知識が必要です。
SASソフトウェアの使用経験は役に立ちますが、必須ではありません。

本コースでは、教師あり機械学習モデルに関連するさまざまな手法の理論的基礎について説明します。
一連のデモンストレーションとプラクティスを使用して、ビジネス上の問題を解決するためのすべての概念と分析的アプローチを強化します。
さらに、ビジネス・ケーススタディは、参加者のために、問題の理解からモデルの展開、データの準備、機能の選択、モデルのトレーニングと検証、モデルの評価と展開まで、アナリティクス・ライフサイクルのすべてのステップを通して定義されています。

本コースは、SAS Viyaデータマイニングおよび機械学習のコアなカリキュラムです。
SAS Viyaのパイプライン・フロー・インターフェイスであるModel Studioを使用して、高度な分析モデルを準備、開発、比較、および展開できます。教師付き機械学習モデルをトレーニングし、ビッグデータに関するより良い意思決定を行うことを学びます。

■イントロダクション

・ビジネスの意思決定における機械学習

・教師あり予測の要素

・SAS Viya イントロダクション

■データ準備

・データ探索

・特徴抽出

・入力変換

・機能の選択

・可変クラスタリング（自己学習）

・ベストプラクティス

・アルゴリズムの選択

■決定木とアンサンブルツリー

・イントロダクション

・ツリー構造モデル

・再帰的なパーティショニング

・剪定

・アンサンブルツリー

■ニューラル・ネットワーク

・イントロダクション

・ネットワーク・アーキテクチャ

・ネットワークの学習と最適化

■サポート・ベクターマシンと追加トピック

・大きいマージンの線形分類器

・解決のメソッド

・非線形分類器：カーネルトリック

・追加のツール

■モデルの評価と展開

・モデルの評価と比較

・モデルの展開

SAS^® Viya^®