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  • 高品质的認證考試培訓材料
  • 有三個版本可供選擇
  • 10年的行業經驗
  • 365天免費更新
  • 隨時隨地練習
  • 100%安全的購物體驗

A00-402 電子檔(PDF)

  • 可打印的PDF格式
  • 简单清晰方便阅读
  • 可以任意拷贝到不同设备
  • 隨時隨地學習
  • 支持所有的PDF阅读器
  • 購買前可下載免費試用
  • 下載免費DEMO

A00-402 軟體版

  • 可执行的應用程序
  • 模擬真實的考試環境
  • 增加考試信心,增强记忆力
  • 支持所有Windows操作系統
  • 兩種练习模式随意使用
  • 隨時離線練習
  • 軟體版屏幕截圖

A00-402 線上測試引擎

  • 網上模擬真實考試,方便,易用
  • 無需安裝,即時使用
  • 支持所有的Web瀏覽器
  • 支持離線緩存
  • 有測試歷史記錄和技能評估
  • 支持Windows / Mac / Android / iOS等
  • 試用線上測試引擎

模擬考試功能

A00-402學習資料的內容全部由行業專家根據多年來的考試大綱和行業發展趨勢編制而成。它與市場上問題庫的內容不重疊,避免了反复練習引起的疲勞。 A00-402考試指南不是一個拼湊的測試題,而是有自己的系統和層次結構,可以使用戶有效地提高效率。我們的學習材料包含由考試專家根據不同科目的特點和範圍編寫的試題。模擬真實的SAS Viya 3.5 Supervised Machine Learning Pipelines測試環境。測試結束後,系統還會給出總分和正確率。

購買前免費試用

A00-402學習資料為消費者提供免費試用服務。如果您對我們的學習資料感興趣,您只需要進入我們的官方網站,您就可以免費下載並體驗我們的試用問題庫。通過試用,您將在A00-402考試指南中獲得不同的學習經歷,您會發現我們所說的不是謊言,您將立即愛上我們的產品。作為您成功的關鍵,我們的學習材料可以為您帶來的好處不是靠金錢衡量的。 A00-402測試題庫:SAS Viya 3.5 Supervised Machine Learning Pipelines不僅可以幫助您通過考試,還可以幫助您掌握一套新的學習方法,並教您如何高效學習,我們的學習材料將引領您走向成功。

無論您是新人還是具有更多經驗老手,A00-402學習材料都將是你們的最佳選擇,因為這是我們的專業人士根據多年來的考試大綱和行業趨勢的變化進行編輯的。 A00-402測試題庫:SAS Viya 3.5 Supervised Machine Learning Pipelines不僅可以幫助您提高學習效率,還可以幫助您將復習時間從長達幾個月縮短到一個月甚至兩三週,這樣您就可以使用最少的時間和精力獲得最大提升。

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考試前只需20-30小時的學習時間

在此之前,您可能需要數月甚至一年的時間來準備專業考試,但使用A00-402考試指南,您只需要在考試前花費20-30小時進行複習即可。並且使用我們的學習材料,您將不再需要任何其他復習材料,因為我們的學習材料已包含所有重要的測試點。與此同時,A00-402學習材料將為您提供全新的學習方法 - 讓您練習過程中的掌握知識。有許多人因閱讀書籍而感到頭疼,因為裡面有很多難以理解的知識。與此同時,教科書中那些無聊的描述常常讓人感到困倦。但是使用A00-402測試題庫:SAS Viya 3.5 Supervised Machine Learning Pipelines,你將不再有這些煩惱。

SASInstitute A00-402 考試大綱主題:

章節目標
模型評估與部署- 模型評估
  • 1. ROC 與增益圖
    • 2. 混淆矩陣解讀
      - 在 SAS Viya 中部署
      • 1. 模型發佈
        • 2. 評分管線
          監督式學習演算法- 樹狀模型
          • 1. 隨機森林
            • 2. 決策樹
              • 3. 梯度提升
                - 迴歸與分類模型
                • 1. 線性迴歸
                  • 2. 邏輯斯迴歸
                    模型訓練與最佳化- SAS Viya Model Studio 中的模型訓練工作流程
                    • 1. 超參數調優
                      • 2. 管線建立與管理
                        - 模型驗證
                        • 1. 交叉驗證技術
                          • 2. 效能指標(AUC、準確度、提升度)
                            機器學習的資料準備- SAS Viya 中的資料清理與預處理
                            • 1. 編碼類別變數
                              • 2. 處理缺失值
                                - 特徵工程
                                • 1. 特徵轉換技術
                                  • 2. 變數選擇方法

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