Optimization Concepts for Data Science

Kód kurzu: OPCN51

Tato část není lokalizována

This course focuses on linear, nonlinear, and efficiency optimization concepts. You learn how to formulate optimization problems and how to make their formulations efficient by using index sets and arrays. The demonstrations in the course include examples of data envelopment analysis and portfolio optimization. The OPTMODEL procedure is used to solve optimization problems that reinforce concepts introduced in the course.

The e-learning format of this course includes Virtual Lab time to practice.

9 000 Kč

10 890 Kč s DPH

Výběr termínů

Máte dotaz?

+420 731 175 867 edu@edutrainings.cz

Odborní
certifikovaní lektoři

Mezinárodně
uznávané certifikace

Široká nabídka technických
a soft skills kurzů

Zobrazit soft skills kurzy

Skvělý zákaznický
servis

Přizpůsobení kurzů
přesně na míru

Termíny kurzu
Cílová skupina
Struktura kurzu
Předpokládané znalosti

Termíny kurzu

Počáteční datum: Na vyžádání

Forma: E-learning

Délka kurzu: 20 hodin

Jazyk: en

Cena bez DPH: 9 000 Kč

Registrovat

Počáteční datum: Na vyžádání

Forma: Na vyžádání

Délka kurzu: 7 hodin

Jazyk: en

Cena bez DPH: 15 000 Kč

Registrovat

	Počáteční datum	Forma	Délka kurzu	Jazyk	Cena bez DPH
	Na vyžádání	E-learning	20 hodin	en	9 000 Kč	Registrovat

	Na vyžádání	Na vyžádání	7 hodin	en	15 000 Kč	Registrovat
G	Garantovaný kurz

Nenašli jste vhodný termín?

Napište nám o vypsání alternativního termínu na míru.

Kontakt

Cílová skupina

Tato část není lokalizována

Those who want to develop the advanced knowledge and skills necessary to work as a data scientist, especially those with a strong background in applied mathematics

Struktura kurzu

Tato část není lokalizována

Introduction to Mathematical Optimization

Introduction.
A simple example.
The OPTMODEL procedure.

Linear Programming Problems: Basic Ideas

Introduction to linear programming.
Formulating and solving linear programming problems using the OPTMODEL procedure.
Using index sets and arrays in the OPTMODEL procedure.
Dual values and reduced costs in the simplex method (self-study).
Applied data envelopment analysis.
Reading SAS data sets (self-study).

Nonlinear Programming Problems

Introduction to nonlinear programming.
Solving nonlinear programming problems using the OPTMODEL procedure.

Předpokládané znalosti

Tato část není lokalizována

Before enrolling in the data science certification program, you should have completed all coursework for the SAS Certified Big Data Professional program or passed the Big Data Certification exams. Before attending this course:

You should complete an undergraduate course in operations research that includes linear programming, have recent experience using linear programming, or be comfortable with matrix algebra.

You should be able to execute SAS programs and create SAS data sets.