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Developing Regression Models with the Python Machine Learning Client for SAP HANA | DE
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Einführung in SAP HANA Machine Learning
Einführung in SAP HANA Machine Learning
Umgebung einrichten
30 min
Erkunden von Daten mit SAP HANA DataFrames
30 min
Quiz
Erstellen und Auswerten von Regressionsmodellen
Regressionsmodell mit SAP HANA PAL trainieren
20 min
Modellauswertung und -optimierung verstehen
25 min
Quiz
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Modellauswertung und -optimierung verstehen
25 min
Quiz
Knowledge quiz
It's time to put what you've learned to the test, get 4 right to pass this unit.
1.
Welche Komponenten sind Teil des HANA-ml-Pakets, das maschinelles Lernen in SAP HANA Cloud ermöglicht?
There are three correct answers.
Predictive Analysis Library (PAL)-Paket
SAP HANA Cloud SQL Console
APL-Paket (Automated Predictive Library)
SAP-HANA-DataFrame
2.
Welche Art von Diagramm wird verwendet, um die Verteilung der Funktion „Population" im Datensatz „California Housing" zu visualisieren?
Choose the correct answer.
Verteilungsdiagramm
Streudiagramm
Liniendiagramm
Kreisdiagramm
3.
Wie lautet der erste Schritt beim Herstellen einer Verbindung zu einer SAP-HANA-Cloud-Instanz mithilfe der SAP-Hana-ml-Klasse hana_ml.dataframe.ConnectionContext?
Choose the correct answer.
Importieren Sie die Panda-Bibliothek.
Richten Sie eine verschlüsselte Verbindung mit der Klasse 'SAP class hana_ml.dataframe.ConnectionContext' ein.
Laden Sie das Datenset für das Gehäuse in Kalifornien in den Speicher.
Führen Sie eine SQL-Abfrage auf der Datenbank aus.
4.
Wie verbindet sich hana-ml mit SAP HANA für den Zugriff auf und die Verarbeitung von Daten?
Choose the correct answer.
Durch die Verwendung eines proprietären SAP-Kommunikationsprotokolls
Über eine von SAP HANA Cloud bereitgestellte REST-API-Schnittstelle
Durch Exportieren von Daten zuerst in eine lokale CSV-Datei
Über den SAP-HANA-Python-Treiber (hdbcli)
5.
Welche der folgenden Funktionen sind Kernfunktionen von SAP HANA Cloud?
There are three correct answers.
Datenspeicherung und -beschaffung
Echtzeitanalysen und -verarbeitung
Eingeschränkte Unterstützung für Modelle für maschinelles Lernen
Cloudbasierte Bereitstellung und Skalierbarkeit