SAS - SAS® Certified Specialist: Machine Learning Using SAS Viya 3.5

Looptijd

Looptijd:

Slechts 2 dagen

Methode

Methode:

Klas / Online / Hybride

Volgende datum

Volgende datum:

24/6/2024 (Maandag)

Overview

This accelerated SAS® Certified Specialist: Machine Learning Using SAS Viya 3.5 certification is for data scientists who create supervised machine learning models using pipelines in SAS Viya.

This course is the core of the SAS Viya Data Mining and Machine Learning curriculum. It uses Model Studio, the pipeline flow interface in SAS Viya that enables you to prepare, develop, compare, and deploy advanced analytics models. You learn to train supervised machine learning models to make better decisions on big data.

At the end of this course, you’ll sit the SAS exam, and achieve your SAS® Certified Specialist: Machine Learning Using SAS Viya 3.5 certification. Through Firebrand’s Lecture | Lab | Review methodology, you’ll get certified at twice the speed of the traditional training and get access to courseware, learn from certified instructors, and train in a distraction-free environment.

 

Audience

This course is ideal for:

  • Data scientists who create supervised machine learning models using pipelines in SAS Viya.

Zeven redenen waarom jij voor jouw cursus voor Firebrand kiest:

  1. Jij zal in slechts 2 dagen gecertificeerd zijn. Doordat onze cursussen residentieel zijn kunnen wij langere lesdagen aanbieden en zal je tijdens je verblijf volledig gefocust zijn op jouw cursus
  2. Onze cursus is all-inclusive. Cursusmaterialen, accommodatie en maaltijden zijn inbegrepen.
  3. Slaag de eerste keer voor of train gratis opnieuw.Op basis van onze certificeringsgarantie kun je voor het geval je de eerste keer niet slaagt binnen een jaar terugkomen en opnieuw trainen. Je betaalt dan alleen voor accommodatie en examens. De andere kosten zijn inbegrepen.
  4. Je zal meer over leren. Waar opleidingen elders doorgaans van 9:00 tot 17:00 duren, kan je bij Firebrand Training rekenen op 12 uur training per dag!
  5. Je zal sneller beheersen. Doordat onze cursussen residentieel zijn word je in korte tijd ondergedompeld in de theorie. Hierdoor zal je volledig gefocust zijn op de cursus en zal je sneller de theorie en praktijk beheersen.
  6. Je zal voor studeren bij de beste training provider. Firebrand heeft het Q-For kwaliteitlabel, waarmee onze standaarden en professionaliteit op het gebied van training erkend worden. We hebben inmiddels 134561 professionals getraind en gecertificeerd!
  7. Je gaat meer doen dan alleen de cursusstof van bestuderen. We maken gebruik van laboratoria, case-studies en oefentests, om ervoor te zorgen dat jij jouw nieuwe kennis direct in jouw werkomgeving kan toepassen.

Benefits

Curriculum

Module 1: Data Sources (30%)

  • Create a project in Model Studio
  • Explore the data Modify data
  • Reduce the dimensionality of the data
  • Use the VARIABLE SELECTION node to identify important variables

 

Module 2: Building Models (50%)

  • Describe key supervised machine learning terms and concepts
  • Build models with decision trees and ensemble of trees
  • Build models with neural networks
  • Build models with support vector machines
  • Use Model Interpretability tools to explain black box models
  • Incorporate externally written code

Module 3: Model Assessment and Deployment (20%)

  • Explain the principles of Model Assessment
  • Assess and compare models in Model Studio
  • Deploy a model

Exam Track

At the end of this accelerated course, you’ll sit the following exam at the Firebrand Training centre, covered Certification Guarantee:

SAS® Certified Specialist: Machine Learning Using SAS Viya 3.5 A00-402 Exam

  • Duration: 100 minutes
  • Format: Multiple-choice and short-answer questions
  • Number of questions: 50-55 multiple-choice and short-answer questions
  • Passing score: 65 percent correct to pass

What's Included

Prerequisites

Before attending this accelerated course, you should:

  • Be familiar with SAS Visual Data Mining and Machine Learning software

Be skilled in tasks such as:

  • Preparing data and feature engineering
  • Creating supervised machine learning models
  • Assessing model performance
  • Deploying models into production

 

  • Before attending this course, you should have an introductory-level familiarity with basic statistics. Previous SAS software experience is helpful but not required.

Weet je niet zeker of je aan de vereisten voldoet? Maak je geen zorgen. Jouw trainingsadviseur bespreekt jouw achtergrond met je om te begrijpen of deze cursus geschikt is voor je.

Beoordelingen

Wereldwijd heeft Firebrand in haar 10-jarig bestaan al 134561 studenten opgeleid! We hebben ze allemaal gevraagd onze versnelde opleidingen te evalueren. De laatste keer dat we onze resultaten analyseerden, bleek 96.41% ons te beoordelen als 'boven verwachting'


"De kennis van de trainer en zijn vermogen om deze hoeveelheid stof in 2 dagen over te brengen zijn een groot compliment waard. Kwaliteit van de locatie is uitstekend."
Arie van der Sman, Ventus. (25/3/2024 (Maandag) t/m 27/3/2024 (Woensdag))

"Van het begin tot het einde professionele dienstverlening"
Philip Lebesque. (25/3/2024 (Maandag) t/m 26/3/2024 (Dinsdag))

"Very good training!"
MK. (25/3/2024 (Maandag) t/m 26/3/2024 (Dinsdag))

"Very well structured! I found the course very useful and the instructor explained everything very well"
AN. (19/3/2024 (Dinsdag) t/m 21/3/2024 (Donderdag))

"I loved the pace and involvement of the coach. the course is very intensive but worth the price. the infrastructure and venue is fantastic aswell."
Andreas Vandenberghe, Allianz Technology SE. (18/3/2024 (Maandag) t/m 24/3/2024 (Zondag))

Cursusdata

Start datum

Eind datum

Status

Locatie

Nu boeken

19/2/2024 (Maandag)

20/2/2024 (Dinsdag)

Beëindigde cursus - Geef feedback

-

 

24/6/2024 (Maandag)

25/6/2024 (Dinsdag)

Wachtlijst

Landelijk

 

5/8/2024 (Maandag)

6/8/2024 (Dinsdag)

Beperkte beschikbaarheid

Landelijk

 

16/9/2024 (Maandag)

17/9/2024 (Dinsdag)

Open

Landelijk

 

28/10/2024 (Maandag)

29/10/2024 (Dinsdag)

Open

Landelijk

 

9/12/2024 (Maandag)

10/12/2024 (Dinsdag)

Open

Landelijk

 

Nieuwste beoordelingen van onze studenten