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Neueste Kommentare- Ich habe die Zertifizierungsprüfung GH-500 bestanden. Dieses Lernmaterial ist geeignet für die Vorbereitung der Prüfung GH-500. Ich will Ihnen empfehlen, diese Schulungsunterlagen zu benutzen.
Dalberg
- Gute Studienunterlagen. Sie sind ziemlich gutgeschrieben. Ich habe sie gekauft, um die Prüfung HPE0-V27 vorzubereiten. Ich habe HPE0-V27 bestanden bei meinem ersten Versuch. Vielen Dank!
Egbert
- Einfach gesagt, dass diese Prüfungsaufgaben mir geholfen haben, die Zertifizierungsprüfung CCSE-204 zu bestehen. Ich will sie jedem empfehlen, der das Zertifikat von bekommen möchte.
Engelbert
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SASInstitute Certification A00-402
Exam Code: A00-402
Prüfungsname: SAS Viya 3.5 Supervised Machine Learning Pipelines
Aktulisiert: 09-08-2026
Nummer: 0 Q&As
Diese Unterlage ist zurzeit bei uns nicht verfügbar, falls Sie diese Unterlage dringend brauchen, können Sie uns eine E-Mail schreiben und vorbestellen.
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Über IT-Pruefung.com SASInstitute A00-402 Fragen und Antworten
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Auf Windows/ Mac/ Android/ iOS (iPad, iPhone) sowie andere Betriebssysteme ist die Online Test Engine für A00-402 Fragenkataloge auch verwendbar, denn diese basiert auf der Software vom Web-Browser.
Schnelle, einfache und sichere Zahlung per Credit Card
Um die Sicherheit der Zahlung zu sichern, haben wir eine strategische Kooperation mit Credit Card etabliert, dem zuverlässigsten Bezahlungssystem der Welt. Credit Card ist ein führender Online-Zahlungsdienstleister, der einen schnellen, einfachen und sicheren Zahlungsprozess anbietet, was ermöglicht, dass jedem sofort eine E-Mail-Adresse gesendet wird, ohne dabei sensible finanzielle Informationen preiszugeben. Mit dieser Zahlungsplattform brauchen Sie sich dann beim Kaufen der A00-402 Prüfung Dumps nichts zu sorgen. Und wir werden unermüdlich große Anstrengungen machen, um Ihre Interessen vor jeglicher Gefahr zu schützen.
SASInstitute A00-402 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Erstellen von Vorhersagemodellen | 25-30% | - Grundlagen neuronaler Netze und des tiefen Lernens - Regularisierungs- und Optimierungsverfahren - Einsatz geeigneter Modellierungsknoten - Regressionsmodelle (lineare und logistische Regression) - Entscheidungsbäume und Baumensemble-Verfahren |
| Thema 2: Datenaufbereitung und Datenanalyse | 20-25% | - Behandlung fehlender Werte und Ausreißer - Auswahl und Reduzierung von Merkmalen - Aufteilen von Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze - Datenprofilierung und explorative Datenanalyse - Laden und Zugriff auf Datenquellen - Merkmalsentwicklung und Datentransformation |
| Thema 3: Überblick über das überwachte maschinelle Lernen | 10-15% | - Grundlegende Konzepte und Fachbegriffe - Vorhersagetypen und Modellierungsziele - Überanpassung, Unteranpassung und Generalisierung von Modellen |
| Thema 4: Erstellen und Verwalten von Pipelines | 15-20% | - Konfigurieren und Verknüpfen von Verarbeitungsknoten - Steuerung des Pipeline-Ablaufs und der Ausführung - Erstellen von Pipelines in Model Studio - Verwenden von Pipeline-Vorlagen und Automatisierungsfunktionen |
| Thema 5: Modellbewertung und Modellvergleich | 15-20% | - Regressionskennwerte: RMSE, Bestimmtheitsmaß R², MAE - Interpretation von Modellergebnissen und Diagnoseverfahren - Klassifikationskennwerte: Genauigkeit, Präzision, Sensitivität, F1-Wert, AUC - Vergleich von Modellen und Auswahl des leistungsstärksten Modells - Gewinn- und Verlustanalyse sowie Anpassung von Schwellenwerten |
| Thema 6: Modellbereitstellung | 5-10% | - Registrieren und Veröffentlichen von Modellen - Modellbewertung und Betriebsintegration - Exportieren von Bewertungscode |
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