Ask the Expert Webinar Serie

Wie kann ich Supervised Machine Learning Aufgaben mit Procedures in SAS® Viya® umsetzen?

On-Demand Webinar

Über das Webinar

Das Webinar richtet sich an Data Scientists,

  • die supervised und un-supervised Machine Learning Modelle bauen.
  • die SAS Model Studio für die Erstellung von Predictive Models verwenden und sehen wollen, welche SAS Procedures hinter der graphischen Benutzeroberfläche liegen und wie diese verwendet werden können.
  • die in SAS 9 mit dem SAS Enterprise Miner und Procedures wie PROC LOGISTIC oder PROC GLMSELECT arbeiten und sehen wollen, welche Möglichkeiten es in SAS Viya mit CAS Procedures gibt.

Unser Experte Gerhard Svolba, zeigt Ihnen Machine Learning in Action: Feature Engineering, Modellierung und Modell Validierung in SAS Viya – Der Programmier-Ansatz mit SAS Procedures im SAS Program Editor. Anhand eines Fallbeispiels zeigen wir Ihnen, wie mit SAS Methoden ein Supervised Machine Learning Modell vorbereitet, erstellt, validiert und produktiv gestellt werden kann.

Dieses Supervised Machine Learning Problem wird mit SAS Data steps und SAS Procedures wie z. B. PROC BINNING, PROC VARIMPUTE, PROC VARREDUCE, PROC TREESPLIT, PROC GRADBOOST, PROC ASSESS, PROC ASTORE gelöst. Die Software-Demo zeigt SAS Studio Programme und Flows und liefert Code Beispiele für die analytische Programmierung mit SAS In-Memory Procedures (CAS). Im Beispiel wird der analytische Modellierungskreislauf vom Sampling, Daten Partitionierung, Feature Engineering und Feature Selection, bis zur Modellierung der Modellauswahl und dem Scoring durchlaufen.

Am Ende der Präsentation haben Sie die Möglichkeit Ihre konkreten Fragen live mit den Referenten zu diskutieren.

Die Teilnehmer lernen

  • Welche SAS In-Memory Procedures es in SAS Viya für Predictive Modelling gibt.
  • Wie diese Procedures verwendet werden können, um ein Supervised Machine Learning Modell zu lösen.
  • Welche SAS Code Beispiele wichtig sind.
  • Wie SAS Studio mit Programmen und Flows verwendet werden kann um die Modellierungsaufgabe zu lösen.
  • Welche Procedures hinter den Pipelines in SAS Model Studio stecken.

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Unser Experte


Gerhard Svolba
Data Scientist und Buchautor @SAS

Gerhard Svolba ist Data Scientist bei SAS Institute in Österreich. Er ist in eine Vielzahl von analytischen und Data Science Projekten quer über fachliche Domains wie Demand Forecasting, analytisches CRM, Risikomodellierung und Produktionsqualität involviert. Seine Projekterfahrung reicht von der fachlichen und technischen Konzeption über die Datenaufbereitung und die analytische Modellierung in unterschiedlichen Branchen. Er ist der Autor der SAS Press Bücher Data Preparation for Analytics Using SAS®, Data Quality for Analytics Using SAS® and “Applying Data Science: Business Case Studies Using SAS”. Als nebenberuflich Lehrender unterrichtet er Data Science Methoden an der Medizinischen Universität Wien, der Universität Wien und an Fachhochschulen. Sie finden auch Beitrage auf: Github und Twitter.

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