Kurs zawiera zestaw rozwiązań z zakresu analizy sieci (teorii grafów) i optymalizacji sieci przy użyciu procedur NETWORK i OPTNETWORK w programie SAS Viya. Dla każdego algorytmu wprowadzonego w tym kursie podkreślane są zastosowania w świecie rzeczywistym, w tym wykorzystanie analizy sieciowej jako samodzielnej techniki uczenia nienadzorowanego, jak również włączenie analizy sieciowej i optymalizacji do technik uczenia nadzorowanego w celu poprawy wydajności modelu uczenia maszynowego poprzez tworzenie danych wejściowych/cech.
Naucz się
- Strukturyzować sieci jako macierze i w wymaganym formacie (lub formatach) danych, aby wczytać dane sieciowe do procedur NETWORK i OPTNETWORK.
- Zdefiniowanie podstawowych elementów topologii sieci, w tym węzłów, łączy, autopołączeń, wag łączy, wag węzłów i kierunkowości, aby zrozumieć różne sposoby konstruowania sieci
- Obliczać i interpretować miary na poziomie sieci, w tym gęstość sieci, średnicę i średnią najkrótszą ścieżkę
- Obliczać i interpretować miary centralności, w tym centralność stopnia, centralność wektora własnego, centralność międzygałęziową, centralność bliskości i centralność PageRank.
- Obliczać, stosować i interpretować analizy podsieci, takie jak m.in. połączone elementy, najkrótsze ścieżki, cykle, kliki i wykrywanie społeczności
- Wykonywać zapytania sieciowe na podstawie struktur sieciowych baz danych grafów przy użyciu polecenia PATTERNMATCH
- Przeprowadzić projekcję sieci w celu przekształcenia sieci dwudzielnej w pojedynczą sieć z zastosowaniem w świecie rzeczywistym
- Zastosować algorytmy optymalizacji sieci, takie jak liniowy problem przydziału, problem podróżującego komiwojażera i minimalne drzewo rozpinające, do rozwiązywania problemów w świecie rzeczywistym.
Kto powinien uczestniczyć
W spotkaniu mogą wziąć udział wszyscy zainteresowani wykorzystaniem analizy sieciowej i optymalizacji sieci do tworzenia rozwiązań i rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych, w tym naukowcy zajmujący się danymi, analitycy biznesowi, statystycy i inni specjaliści w dziedzinie ilościowej. Menedżerowie, dyrektorzy i liderzy z wykształceniem ilościowym są również zachęcani do wzięcia udziału w konferencji, aby dowiedzieć się, w jaki sposób analiza sieciowa i optymalizacja mogą być zintegrowane z szerszym portfolio aplikacji z zakresu nauki o danych i uczenia maszynowego.
Aby odbyć praktyki z wykorzystaniem oprogramowania w klasie, uczestnicy powinni posiadać podstawową wiedzę z zakresu statystyki i pojęć matematycznych oraz swobodnie programować w SAS z wykorzystaniem kodów DATA step. Doświadczenie w używaniu makr jest pomocne, ale nie jest wymagane.
To szkolenie wykorzystuje oprogramowanie SAS Viya
