Visão Geral

Este Curso SAP SAC Analytics Predictive Functions, tem como premissa básica fornecer aos participantes as habilidades,  para aproveitar as vantagens da análise de dados inteligentes e dos recursos preditivos do SAP Analytics Cloud. Observe que, com a velocidade das atualizações do SAP Analytics Cloud,

Objetivo

Após realizar este Curso SAP SAC Analytics Predictive Functions você será capaz de:

• Compreenda os conceitos básicos de análise preditiva e abordagens no SAC.
  Use o Smart Assist e o Smart Discovery para melhorar sua compreensão de seus dados.
  Ser capaz de usar os recursos de análise automatizada do Smart Predict para construir e implementar modelos de classificação, regressão e série temporal.
  Compreenda os fundamentos da visualização R no SAC
  Compreender os fundamentos do Planejamento Preditivo no SAC

Publico Alvo

• Consultor de Aplicação
• Analista de negócios
• Gerente de Programa / Projeto
• Cientista de Dados
• Consultor de Tecnologia
• Planejador de negócios
• Empresas que estão e faze de implementação,
• Empresas que já implementou o SAP SAC e pretende capacitar seus colaboradores,

Pre-Requisitos

• Ter realizado o Curso SAC Cloud Foundation

Informações Gerais

• Carga horaria, 24h
• Se aos sábados o curso acontece de 09h às 18h, total de 3 sábados
• Se noturno o curso acontece das 19h às 23h, total de 6 noites,
• Se in-company o curo acontece de acordo com agenda do cliente,
• Se em periodo integral para empresa, sob consulta, para periodo integral, ou meio periodo seja manhã ou tarde.

Fomrato de Entrega: 

• Presencial em sala de aula na presença de um instrutor/consultor SAP BW4HANA especialista em SAP SAC Analytics
• ON-LINE ao vivo em tempo real via conferencia com a mesma qualidade do curso presencial, também na presença de um instrutor/consultor SAP BW4HANA especialista em SAP SAC Analytics

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to SAC

1. Introduction to Smart Features
2. Smart Assist
3. Smart Predict
4. PAi

Data

1. Connecting to data sources

Architecture, data centers and security overview

1. Augmented Analytics
2. Introduction to Predictive Scenarios
3. Data types and storage
4. Introduction to automated data encoding
5. Data description
6. Data Structures for Augmented Analytics
7. Overview Consuming Predictive Output in SAC
8. Basic Introduction to Predictive Modeling
9. Classification Models
10. How to Analyze the Results of a Classification Model
11. Introduction to Applying Classification Models
12. Time Series Models
13. Build a Time Series Model
14. How to Analyze the Results of a Time Series Model
15. Introduction to Applying a Time Series Model Regression Models
16. Build a Regression Model
17. How to Analyze the Results of a Regression Model
18. Introduction to Applying a Regression Model

Visualizing Results

1. Creating Stories and Dashboards with Model Output
2. R Visualizations

Predictive Planning

1. Combining Augmented Analytics with Planning

PAi & ISLM

1. Integrating models into SAP Applications
2. Project Frameworks
3. Road Map
4. Resources