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100% Garantie für den Erfolg von der Prüfung SAS Advanced Predictive Modeling
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SASInstitute A00-225 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Logistische Regression | 30% | - Bewertung neuer Daten mithilfe der Prozeduren LOGISTIC und PLM - Vorbereitung von Eingabedaten und Behandlung kategorialer Variablen - Variablenauswahl und Modellauswahl - Interpretation von ROC-, Lift- und Gains-Diagrammen |
| Thema 2: Open-Source-Modelle in SAS | 10% | - Integration von Python-Programmen in SAS Enterprise Miner - Integration von R-Programmen in SAS Enterprise Miner |
| Thema 3: Prädiktive Analytik für große Datenmengen | 40% | - Durchführung von Clusteranalysen und Hauptkomponentenanalysen - Analyse kategorialer und metrischer Zielgrößen mit SAS Visual Statistics - Erstellung von Random-Forest-Modellen - Verwendung von PROC IMSTAT und Hochleistungsanalytik |
| Thema 4: Neuronale Netze | 20% | - Erläuterung der grundlegenden Konzepte neuronaler Netze - Verwendung von Architekturen für lineare und nichtlineare Modellierung - Erstellung individueller Netzarchitekturen - Anwendung von Optimierungsverfahren für das Training von Netzen |
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