Ce cours pratique et appliqué vous apprend à gérer les modèles tout au long de leur cycle de vie. Après avoir créé un projet de modélisation, vous y ajoutez et comparez des modèles afin d'identifier un modèle champion. Le cours utilise des modèles créés à l'aide des fonctionnalités de SAS Advanced Analytics, de Python et de R. Le cours montre également comment mettre en œuvre un flux de travail pour s'assurer que la gouvernance du modèle et l'approbation de la supervision sont respectées. Vous apprenez à tester un modèle dans l'environnement de production dans lequel il sera déployé. Une fois le test du modèle terminé avec succès, vous apprenez à planifier un travail d'évaluation du modèle afin qu'il s'exécute automatiquement. En outre, le cours montre comment mesurer et surveiller les performances du modèle au fil du temps. Le processus de suivi des performances sera également programmé pour s'exécuter automatiquement en classe. Une leçon optionnelle montre comment enregistrer et noter les modèles d'analyse de texte. Ce cours s'adresse à toute personne impliquée dans la préparation des données et la notation des modèles de production ; aux modélisateurs qui créent et testent les modèles ; aux analystes métier qui sont les consommateurs du modèle ; et aux analystes ou consultants métier qui sont responsables de l'intégration des modèles, des règles métier et des flux de règles dans les processus opérationnels