Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sas-viya-rest-api-python-r
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 매우 흥미로운 과정을 소개하고자 합니다. 바로 ‘Using SAS Viya REST APIs with Python and R’라는 강의입니다. 이 강의는 대규모 데이터 분석에 최적화된 SAS Viya의 REST API를 Python과 R을 사용하여 활용하는 방법을 배울 수 있는 훌륭한 기회를 제공합니다.
강의 개요
SAS Viya는 대용량 데이터를 신속하고 효율적으로 분석할 수 있는 인메모리 분산 환경입니다. 이 강의를 통해 여러분은 Jupyter Notebook을 활용하여 SAS Cloud Analytic Services를 제어하는 방법을 배울 수 있습니다. 데이터 업로드, 분석, 예측 모델 생성 등이 포함되어 있죠. 특히, SWAT 패키지를 통해 익숙한 오픈 소스 기능을 활용하며 학습할 수 있습니다.
강의 세부내용
강의는 여러 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 다음과 같이 구성되어 있습니다:
- SAS Viya 및 오픈 소스 통합: SAS Viya의 분석 처리 엔진에 대한 이해와 R, Python을 통해 데이터 처리 명령을 제출하는 방법을 배웁니다.
- 머신 러닝: R과 Python을 사용하여 SAS Viya의 예측 모델을 생성, 최적화 및 평가하는 방법을 배우게 됩니다.
- 텍스트 분석: 자연어 처리기술을 활용하여 비정형 텍스트를 분석하고 예측 모델에 적합한 수치 형식으로 변환하는 방법을 학습합니다.
- 딥 러닝: 전통적인 신경망 모델을 확장하는 다양한 옵션 및 아키텍처에 대한 학습이 이루어지며, R과 Python API를 사용하여 모델을 생성합니다.
- 시계열 분석: 지수 평활법과 ARIMAX 같은 방법을 통해 시계열 모델링을 배우게 됩니다.
- 이미지 분류: 합성곱 신경망을 사용하여 이미지를 분류하고 SAS Viya의 API로 모델을 생성하는 방법을 다룹니다.
- 팩토리제이션 머신: 추천 시스템을 만들기 위한 팩토리제이션 머신 모델을 구축하는 방법을 배울 수 있습니다.
왜 추천하는가?
이 과정은 데이터 과학과 머신 러닝에 대한 지식을 확장하고 싶은 모든 이들에게 강력히 추천합니다. 실제 문제를 해결하고 최신 기술을 배우는 데 큰 도움이 될 것입니다. 또한, SAS Viya의 강력한 기능을 통해 보다 효율적인 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
온라인 학습의 장점을 최대한 활용하고 싶다면 이 과정을 꼭 수강해 보시길 바랍니다! 여러분들이 데이터 과학자로서의 경로에 큰 도움이 될 것입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sas-viya-rest-api-python-r