머신러닝을 위해 알아야 할 통계분석
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머신러닝을 위해 알아야 할 통계분석
Duration: 21 시간
VST1 : VST141

SAS Viy 환경에서 머신러닝을 위해 필요한 통계적 지식을 학습합니다. 통계학에 대한 지식을 바탕으로, 머신러닝 기법에 대한 더 깊은 이해 갖고 머신러닝 모델을 개발할 수 있도록 합니다. 또한, 이 과정은 SAS VDMML: 데이터 마이닝 및 머신러닝 입문, SAS Visual Statistics: 예측 및 탐색 모델링의 선수 과정입니다.
Learn How To
  • 빅 데이터와 머신 러닝에서 통계학의 관련성
  • 통계 및 데이터 사이언스 용어의 연관성
  • 기술 통계 및 데이터 탐색
  • 변수 간 연관성 탐색
  • 설명 모델링(explanatory modeling.)을 위한 선형 회귀
  • 설명 모델링과 예측 모델링( predictive modeling)의 비교
  • 편향과 분산 간의 상충 관계
  • 예측 모델링을 위한 로지스틱 회귀 모델
  • 스코어링
  • 머신러닝의 통계적 기초
  • 모델링에서의 이슈 및 통계적 해결 방법
  • Who Should Attend
    이 과정은 통계학 및 머신러닝 개념에 대한 심층적인 이해가 아직 없거나 지식을 강화하고자 하는 모든 분들을 대상으로 합니다.
    Prerequisites
    이 과정에 참석하기 전에 컴퓨터 소프트웨어 사용 및 통계학에 대한 지식이 있으면 유용합니다. 그러나 필수적인 사항은 아닙니다.
    SAS Products Covered
    SAS Viya
    Course Outline
    통계학 및 머신 러닝
  • 빅 데이터 및 머신러닝에서 통계학의 관련성
  • 용어 및 어휘
  • SAS Viya 및 SAS Studio 소개
  • 통계 분석 방법론 소개
  • 기술 통계
  • 추론 통계
  • 회귀 분석을 사용한 설명 모델링
  • 상관 분석 및 단순 선형 회귀분석
  • 다중 회귀분석 및 모델 선택
  • 모델 진단
  • 로지스틱 회귀분석을 사용한 예측 모델링
  • 예측 모델링 소개
  • 범주적 연관성
  • 로지스틱 회귀 모델
  • 모델 배포
  • 머신 러닝의 통계적 기초
  • 머신 러닝 개요
  • 머신 러닝 모델을 위한 데이터 사전 처리
  • 모델 평가
  • 추정 및 사후 학습 작업

  • Live Instructor Dates SOLD SEPARATELY
    DATES ▼ LOCATION
    TIME
    LANGUAGEEVENT FEE
    11-13,16-18 JUN 2025Live Web, US1:00 PM-4:30 PM EDTEnglish2,400 USD
    13-15,18-20 AUG 2025Live Web, US1:00 PM-4:30 PM EDTEnglish2,400 USD
    01-03,06-08 OCT 2025Live Web, US1:00 PM-4:30 PM EDTEnglish2,400 USD
    03-05,08-10 DEC 2025Live Web, US1:00 PM-4:30 PM ESTEnglish2,400 USD



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