SAS Viya: The R Perspective
Le site web de SAS Viya est un site web de référence pour l'utilisation de la plateforme SAS Viya et de SAS Cloud Analytic Services (CAS).
SAS Viya : The R Perspective est une introduction générale à l'utilisation de R avec la plateforme SAS Viya. SAS Viya est une architecture analytique haute performance et tolérante aux pannes qui peut être déployée sur des infrastructures cloud publiques et privées. Ce livre présente une toute nouvelle façon d'utiliser les statistiques SAS à partir de R, en guidant les utilisateurs pas à pas depuis l'installation et les principes fondamentaux jusqu'à l'exploration et la modélisation des données.
SAS Viya est composé de plusieurs éléments. La pièce maîtresse de cet écosystème est SAS Cloud Analytic Services (CAS). CAS est le serveur basé sur le cloud avec lequel tous les clients communiquent pour exécuter des méthodes analytiques. Bien que SAS Viya puisse être utilisé par diverses applications SAS, il vous permet également d'accéder aux méthodes analytiques de SAS, R, Python, Lua et Java, ainsi que par le biais d'une interface REST utilisant HTTP ou HTTPS. Le client R est utilisé pour piloter directement le composant CAS à l'aide de commandes et d'actions familières aux programmeurs R.
Les principales caractéristiques de ce livre sont les suivantes : ⬤ Connexion à CAS à partir de R
⬤ Connexion à CAS à partir de R.
⬤ Le chargement, la gestion et l'exploration des données CAS à partir de R.
⬤ L'exécution des actions CAS et le traitement des résultats.
⬤ Gérer les erreurs des actions CAS.
⬤ Modélisation de données continues et catégorielles.
Ce livre est destiné aux utilisateurs de R qui souhaitent accéder aux analyses SAS ainsi qu'aux utilisateurs de SAS qui souhaitent essayer R. Il serait utile de se familiariser avec R avant d'utiliser ce livre, bien que la connaissance de CAS ne soit pas nécessaire. Cependant, vous devrez disposer d'un serveur CAS configuré et opérationnel pour exécuter les exemples de ce livre.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)