Using SAS Viya REST APIs with Python and R – Erfahrungen

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Dieser Kurs widmet sich den SAS Viya-APIs und deren Verwendung zur Kontrollübernahme der SAS Cloud Analytic Services von Jupyter Notebook mit R oder Python. Die Teilnehmer lernen, Daten in die Cloud hochzuladen, Daten zu analysieren und Vorhersagemodelle mit SAS Viya zu erstellen. Zusätzlich zeigt der Kurs, wie Modelle für Machine Learning und Deep Learning erstellt werden, um große Mengen von Datensätzen zu bearbeiten.

Der Kurs vermittelt das erforderliche Wissen über videobasierte Vorträge, die von den Teilnehmern über die Coursera-Plattform abgespielt werden. Zur Erweiterung der Videos stehen zusätzlich Lektüren zum Abruf bereit. Die Teilnehmer bearbeiten außerdem praktische Übungen und vertiefen damit das theoretische Wissen. Sobald alle Kursmodule bearbeitet wurden, erhalten die Teilnehmer ein Abschlusszertifikat.

Zielgruppe

Der Kurs richtet sich an Teilnehmer, die die Verwendung von SAS Viya APIs mit Python und R erlernen möchten und bereits grundlegende Kenntnisse in diesem Bereich aufweisen.

Ziele

Im Fokus des Kurses steht die Verwendung von SAS Viya APIs um die SAS Cloud Analytic Services von Jupyter Notebook mit R oder Python zu kontrollieren. Die Teilnehmer erlernen, wie sie Daten in die Cloud hochladen, Daten analysieren und Vorhersagemodelle mit SAS Viya erstellen, indem sie Open Source Funktionen über SAS Scripting Wrapper for Analytics Transfer verwenden. Nach Abschluss des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage Modelle für Machine Learning und Deep Learning zu erstellen und auch eine größere Anzahl von Datensätzen zu bewältigen.

Zertifizierung

Der Kursabschluss ist mit dem Erwerb eines Zertifikats verbunden. Sobald alle Kursmodule absolviert wurden, erhalten die Teilnehmer ein Abschlusszertifikat, das zur Vorlage als Qualifikationsnachweis geeignet ist. Zusätzlich kann das das Zertifikat auch online verwendet und zum Beispiel direkt in das Profil bei LinkedIn eingebunden werden.

Inhalte

Der Kurs enthält vier Module, für die eine Bearbeitung über einen Zeitraum von vier Wochen empfohlen wird. In welchem Tempo der Kurs absolviert wird, entscheiden die Teilnehmer jedoch nach ihren eigenen Anforderungen. Hierbei handelt es sich nur um eine Empfehlung und keine feste Zeitvorgabe. Die Kursinhalte behandeln unter anderem die folgenden Themen:

• Woche 1 –SAS Viya und Open-Source-Integration:
  • SAS-Ansatz zur Open-Source-Integration
  • Cloud-Analysedienste
  • Jupyter Notebooks und Open-Source-Entwicklungsschnittstellen
  • SAS Scripting Wrapper für Analytics Transfer
  • CAS-Aktionen in SAS Viya
  • Mit CAS verbinden und Daten einlesen
  • DataFrames und CAS-Tabellen auf Clients und Server
  • Vorteile der Open-Source-Integration
• Woche 2 – Maschinelles Lernen:
  • Einführung in die Vorhersagemodellierung
  • Datenpartitionierung: Overfitting verhindern
  • Logistische Regressionsmodelle
  • Support Vector Machines
  • Endscheidungsbäume
  • Ensemble von Bäumen
  • Neuronale Netzmodelle
  • Autotuning-Hyperparameter
  • Modellleistungsbewertung
  • Modellleistungstabellen ROC und Lift
• Woche 3 – Textanalyse & Deep Learning:
  • Textanalyse
    • Natürliche und formale Sprachen
    • Wörter verarbeiten
    • Verarbeitungskontext
    • Verarbeitungskonzepte
    • Informationen aus der Term-Document-Matrix extrahieren
    • Word Embedding
  • Deep Learning:
    • Herkömmliche neuronale Netze
    • Aktivierungsfunktionen für versteckte Einheiten
    • Gewichtsinitialisierung
    • Regulierungsmethoden
    • Nichtlineare Optimierungsalgorithmen
    • Prozessoren für Anaytics
    • Deep Neural Networks (DNN) vs. Recurrent Neural Networks (RNN)
    • Wiederkehrende neuronale Netzwerkarchitektur
    • Verbesserung von RNN-Modellen
    • Gated Recurrent Unit (GRU)
    • Long Short Term Memory (LSTM)
• Woche 4 – Zeitfolgen, Bildklassifizierung & Faktorisierungsmaschinen:
  • Zeitfolgen:
    • Model Performance
    • Einfache exponentielle Glättung
    • ARIMAX Modelle und Stationarität
    • Autoregressive und gleitende Durchschnittswerte
    • Vorhersagen mit rekurrenten neuronalen Netzen
  • Bildklassifizierung:
    • Objekterkennung
    • Convolutional Neural Networks zur Bildklassifizierung
    • Convolution Layers
    • Pooling Layers
• Faktorisierungsmaschinen:
  • Empfehlungssysteme 

Dozent/-en

Die Dozenten des Kurses sind Jordan Bakerman und Ari Zitin, die als Analytical Training Consultant bei SAS arbeiten.

Kosten und Bezahlung

Die Teilnahme an diesem Kurs ist über verschiedene Optionen möglich. Zugriff auf die Kursmaterialien erhalten die Teilnehmer kostenlos, allerdings ist der Erwerb eines Zertifikats bei dieser Option ausgeschlossen. Um ein Zertifikat zu erhalten, muss der Kurs für einmalig 49€ gekauft werden. Der Kurs ist außerdem auch über die Coursera Plus Mitgliedschaft möglich. In diesem Fall wird die Kursgebühr jedoch nicht zusätzlich fällig. Coursera Plus kostet im Monat 59€ und ermöglicht Zugriff auf mehr als 7.000 Kurse und Spezialisierungen. Die Mitglieder können außerdem eine unbegrenzte Anzahl an Zertifikaten erwerben.

Teilnahmevoraussetzungen

Für die Teilnahme gelten keine besonderen fachlichen Voraussetzungen. Allerdings müssen für eine erfolgreiche Kursabsolvierung gewisse technische Anforderungen erfüllt sein.

Fachliche Voraussetzungen

Der Anbieter nennt für diesen keine fachlichen Voraussetzungen. Aus unserer Sicht erweist es sich jedoch von Vorteil, wenn grundlegende Erfahrungen mit SAS Viya vorhanden sind.

Technische Voraussetzungen

Die Teilnahme an diesem Kurs erfolgt ausschließlich über das Internet. Jeder Teilnehmer benötigt daher einen internetfähigen Computer und eine stabile Breitbandinternetverbindung. Damit die Videos abgespielt werden können, muss eine aktuelle Version eines gängigen Browsers auf dem PC oder Notebook installiert sein. Geeignet sind zum Beispiel Chrome, Firefox, Edge oder Safari. Wichtig ist außerdem, dass der Ton ausgegeben werden kann. Hierfür können entweder Lautsprecher oder Kopfhörer verwendet werden.

Medium – Wie wird das Wissen vermittelt?

Bei dieser Weiterbildung kommen videobasierte Online-Vorträge zum Einsatz, die von den Lernenden über das Internet aufgerufen und abgespielt werden. Damit die Lernerfahrung nicht einseitig ausfällt, enthält der Kurs außerdem Lektüren und praktische Übungen. Dadurch erwerben die Teilnehmer nicht nur theoretische Kenntnisse, sondern auch Praxis-Wissen.

Interaktion – Dozenten/Teilnehmer-Kommunikation

Für die Interaktion mit den Dozenten steht keine Möglichkeit zur Verfügung. Der Kurs findet ohne Live-Online-Unterricht und 1zu1-Sitzungen statt. Dafür bietet Coursera eine Möglichkeit, um mit anderen Kursteilnehmern zu kommunizieren. Der Kursanbieter hat für die Lernenden eine Community ins Leben gerufen, über die ein Austausch mit anderen Teilnehmern möglich ist.

Kundenservice

Der Kundenservice kann bei Bedarf per E-Mail kontaktiert werden. Vor der Kontaktaufnahme empfiehlt es sich jedoch vorab einen Blick in das Help Center zu werfen, das Coursera speziell für die Lernenden eingerichtet hat. Hier behandelt der Anbieter relevante Themen und beantwortet die wichtigsten Fragen der Lernenden.

Fazit

Der Kurs »Using SAS Viya REST APIs with Python and R« behandelt SAS Viya-APIs und deren Nutzung für die Kontrolle der SAS Cloud Analytic Services bei Jupyter Notebook mit Python oder R. Die Teilnehmer erwerben umfassende Kenntnisse und erhalten durch die praktischen Übungen auch die Möglichkeit diese in der Praxis anzuwenden. Vermittelt wird das Wissen über Online-Videos und Lektüren, die von den Teilnehmern ohne vorgegebene Start- und Endzeiten aufgerufen werden können.

Anbieter

Coursera

Letzte Aktualisierung am 08. Juni 2022

Zum Anbieter

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Eckdaten

Inhaltstyp:	Externe Inhalte
Bezahlmethode:	Kreditkarte, PayPal
Medien:	Handout, Video
Mobile App:	Ja
Offlinenutzung:	Kursabhängig
Zertifikate:	Kursabhängig

Vorteile

• kostenlose Kursauswahl
• Inhalte von weltweit bekannten Universitäten und Unternehmen
• Mobile App ermöglicht ortunabhängiges Arbeiten und Offline-Lernen
• 7-tägige Probephase bei Abonnement möglich

Nachteile

• Preisgestaltung bei Abomodellen nicht gut ersichtlich
• kein klassischer Support

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