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P_PAII10_25 – SAP Certified Application Professional – SAP Predictive Analytics 2.5


Nivel:Profesional
Examen:80 preguntas
Métodos de entrega:Certificación SAP para preparación de exámenes (formato PDF)

Los volcados del examen real P_PAII10_25: SAP Predictive Analytics le proporciona la forma más corta posible de aprobar el examen y obtener la certificación.Estos P_PAII10_25 – Braindumps de SAP Predictive Analytics se centran en las partes más importantes de la certificación de Asociado certificado de aplicaciones de SAP que puede ser parte del examen real de P_PAII10_25 – SAP Predictive Analytics.Los volcados consisten en preguntas y respuestas fáciles de aprender con ejemplos de apoyo y simulaciones cuando sea necesario.P_PAII10_25: las preguntas de estudio de SAP Predictive Analytics se han desarrollado con la visión de hacer que la preparación del examen sea fácil y gratificante para nuestros clientes.

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P_PAII10_25 – Profesional de aplicaciones certificado por SAP – Análisis predictivo de SAP |Preparación para el examen de certificación de SAP

Nivel:Profesional
Examen:80 preguntas
Métodos de entrega:Certificación SAP para preparación de exámenes (formato PDF)

Descripción

  • El examen de certificación “SAP Certified Application Professional – SAP Predictive Analytics” verifica que el candidato posee habilidades comprobadas y conocimientos avanzados en la implementación y gestión de proyectos utilizando SAP Predictive Analytics.Este examen medirá el conocimiento del candidato de SAP Predictive Analytics de principio a fin adquirido como colaborador clave en equipos de proyecto de análisis predictivo con preguntas sobre comprensión empresarial, adquisición y preparación de datos, ingeniería y reducción de características, visualización, modelado, precisión e integración del modelo. .La certificación verifica la experiencia de los candidatos tanto en análisis automatizado como en análisis experto, así como el conocimiento sobre SAP HANA (APL, PAL y R) y los servicios HCP.Se espera que el candidato haya adquirido suficiente experiencia a través de la experiencia laboral práctica para obtener buenos resultados en el examen.

notas

  • Para garantizar el éxito, SAP recomienda combinar cursos de educación y experiencia práctica para prepararse para su examen de certificación, ya que las preguntas pondrán a prueba su capacidad para aplicar el conocimiento que ha adquirido en la capacitación.
  • No se le permite utilizar ningún material de referencia durante la prueba de certificación (no tiene acceso a la documentación en línea ni a ningún sistema SAP).
  • Es posible que algunas versiones de idiomas no estén disponibles en Pearson VUE.Consulte las versiones de idioma disponibles >aquí.

Áreas Temáticas

Consulte a continuación la lista de temas que pueden cubrirse dentro de esta certificación y los cursos que los cubren.Su exactitud no constituye un reclamo legítimo;SAP se reserva el derecho de actualizar el contenido del examen (temas, ítems, ponderación) en cualquier momento.

Modelado – Expert Analytics> 12%

Explicar los diversos algoritmos como clasificación, regresión, agrupamiento, series temporales, etc. en diferentes plataformas, por ejemplo, HANA y Hadoop, API y secuencias de comandos, así como R, componentes personalizados y escritores de datos.

  • PAII10 (ANÁLISIS PREDICTIVO)
  • PAII11 (ANÁLISIS PREDICTIVO)
  • PAII12 (ANÁLISIS PREDICTIVO)

— O —

  • ISBN 978-1-59229-915-7
  • Guías de usuario de megafonía

Modelado: análisis automatizado> 12 %

Explicar las diversas funciones como clasificación, regresión, agrupamiento, series temporales, redes sociales, recomendaciones, reglas de asociación en diferentes plataformas, por ejemplo, HANA y Hadoop, API y secuencias de comandos, así como también cómo mejorar el poder predictivo y la confianza.

  • PAII10 (ANÁLISIS PREDICTIVO)
  • PAII11 (ANÁLISIS PREDICTIVO)
  • PAII12 (ANÁLISIS PREDICTIVO)

— O —

  • ISBN 978-1-4932-1326-9
  • Guías de usuario de megafonía

Modelo Integración y Consumo8% – 12%

Explain how to export components or models e.g. to HANA, perform automated model consumption, and explain HCP services and API integration.

  • PAII10 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII11 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII12 (PREDICTIVE ANALYTICS)

—– OR —–

  • HCP Predictive Services
  • HANA R Integration

Model Evaluation8% – 12%

Explain statistical metrics, cluster, and category significance charts, how to detect leakers and unstable variables, and interpretation of a scorecard.

  • PAII10 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII11 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII12 (PREDICTIVE ANALYTICS)

Scenarios and Use Cases8% – 12%

In given scenarios, describe requirements of data types for specific algorithms and explain why they are used

  • PAII10 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII11 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII12 (PREDICTIVE ANALYTICS)

—– OR —–

  • ISBN 978-1-59229-915-7

Feature Engineering and Reduction8% – 12%

Describe the usage of data manager, variable encoding, conversion of data types, new variables, composite position variables, normalization and data type conversion in EA, and the data manipulation in the prepare room.

  • PAII10 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII11 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII12 (PREDICTIVE ANALYTICS)

Data Preparation8% – 12%

Perform data preparation like data sampling, outlier handling and detection, filtering and handling of missing values.

  • PAII10 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII11 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII12 (PREDICTIVE ANALYTICS)

—– OR —–

  • ISBN 978-1-59229-915-7

Modelling – Embedded< 8%

Explain how to use Automated Predictive Library (APL) and Predictive Analytics Library (PAL).

  • PAII10 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII11 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII12 (PREDICTIVE ANALYTICS)

—– OR —–

  • ISBN 978-1-59229-915-7
  • PAL Reference Guide
  • Application Function Library
  • SAP HANA Academy

Data Acquisition< 8%

Describe and explain how to acquire and merge data, work with multiple files and describe the precreated visualizations for data nodes.

  • PAII10 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII11 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII12 (PREDICTIVE ANALYTICS)

Model Management and Monitoring< 8%

Explain model management like detecting model deviations, scheduling and retraining of a model as well as management of user roles and authorizations.

  • PAII10 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII11 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII12 (PREDICTIVE ANALYTICS)

Business Understanding and Process Modelling< 8%

Describe the differences between traditional modeling  vs. automated analytics model building approach, explain Vapnik principles and overfitting. 

  • PAII10 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII11 (PREDICTIVE ANALYTICS)
  • PAII12 (PREDICTIVE ANALYTICS)

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  • ISBN 978-1-59229-915-7
P_PAII10_25 - Análisis predictivo de SAP

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