考試名稱： SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines
認證提供商： SASInstitute
相應認證： SAS Certified Specialist
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SASInstitute A00-406 考試概覽:
| 認證廠商: | SAS Institute |
|---|---|
| 考試名稱: | SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines |
| 考試代碼: | A00-406 |
| 證照有效期限: | 3 年 |
| 相關認證: | SAS 認證專家：使用 SAS Viya 進行機器學習 |
| 支援語言: | English |
| 考試形式: | 情境題, 選擇題 |
| 考試時間: | 110 分鐘 |
| 考試費用: | USD 180 |
| 推薦課程: | 使用 SAS Viya 進行 SAS 機器學習培訓 |
| 考試報名: | SAS 認證入口網站註冊 |
| 範例考題: | SASInstitute A00-406 範例考題 |
| 考試方式: | 透過 Pearson VUE 或授權測試中心進行線上監考考試 |
| 必備條件: | 無嚴格的先決條件；建議熟悉基本統計學、機器學習概念以及 SAS Viya 平台 |
| 官方大綱網址: | https://www.sas.com/en_us/certification.html |
SASInstitute A00-406 考試大綱主題:
| 章節 | 目標 |
|---|---|
| 主題 1: 監督式機器學習模型 | - 模型選擇技術
|
| 主題 2: SAS Viya 中的機器學習管線 | - 模型調優與最佳化
|
| 主題 3: 機器學習的資料準備 | - 特徵工程
|
| 主題 4: 模型評估與部署 | - 模型部署
|
關於 A00-406 考試，你可能想知道的事
A00-406（SASInstitute SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines）是由 SASInstitute 舉辦的認證考試，通過後可取得 SAS 認證專家：使用 SAS Viya 進行機器學習 認證，此認證屬於 Professional 等級，適合想在該領域深耕的從業人員報考。與此考試相關的認證還包括 SAS 認證專家：使用 SAS Viya 進行機器學習，可依職涯規劃進一步挑戰。備考時搭配 Fast2test 的 98 道練習題，能更快掌握出題方向。
SASInstitute SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines 的報考條件如下：無嚴格的先決條件；建議熟悉基本統計學、機器學習概念以及 SAS Viya 平台。報名前建議再到官方頁面確認最新規定：https://www.sas.com/en_us/certification.html。
SASInstitute SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines 可透過以下管道完成報名：
考試方式：透過 Pearson VUE 或授權測試中心進行線上監考考試。
SASInstitute 官方為 SASInstitute SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines 推薦了以下培訓資源：
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SASInstitute SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines 的考試範圍涵蓋 4 大領域，主要包括 模型評估與部署、機器學習的資料準備、監督式機器學習模型 等。各領域的細項主題與完整出題比例，請參考上方的考試大綱；安排讀書計畫時，建議依各領域占比分配複習時間，把力氣花在最關鍵的地方。
最新的 SAS Certified Specialist A00-406 免費考試真題：
問題 #1
What does "feature selection" refer to in the context of model building?
A. The evaluation of model accuracy
B. The creation of synthetic features from existing data
C. The visualization of data distribution
D. The process of choosing the most relevant variables (features) for the model
問題 #2
What is "model deployment" in the context of data science and machine learning?
A. Making the model available for use in real-world applications
B. The process of building a model
C. The process of selecting features
D. The process of data cleaning
問題 #3
What is the primary objective of model evaluation in the context of building predictive models?
A. Assessing the model's performance and accuracy
B. Discovering patterns in data
C. Cleaning the data
D. Visualizing data
問題 #4
Which type of model is commonly used for anomaly detection in datasets?
A. Linear Regression
B. Principal Component Analysis (PCA)
C. Decision Trees
D. Clustering Models
問題 #5
What is a data lake architecture designed to store primarily?
A. Highly structured data in tabular format
B. Data from a single source or department
C. Only unstructured data in raw form
D. All types of data, including structured and unstructured data
問題與答案：
| 問題 #1 答案： D | 問題 #2 答案： A | 問題 #3 答案： A | 問題 #4 答案： D | 問題 #5 答案： D |
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相關考試
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