SAS

In diesem Kurs lernen Sie die Entwicklung und Implementierung fortgeschrittener Techniken der Makroprogrammierung, wie die Benutzung von Makroprogrammen und Makrovariablen im Data Step und die Verwendung der wichtigen Quoting-Funktionen. Sie erstellen ein Framework für die Entwicklung von Makroanwendungen und entwickeln dynamische, datengetriebene Makroprogramme.

Nach dem Besuch dieses Kurses kennen Sie die Funktionsweise von Makrovariablen und Makroprogrammen. Sie können Programme mit Hilfe von Makrovariablen parametrisieren und automatisieren. Sie können eigene Makroprogramme schreiben und so Ihre Programme dynamisieren. Ein Schwerpunkt des Kurses ist es, das Verständnis dafür zu bekommen wie Programme mit Makrocode vom SAS verarbeitet werden.

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie SQL (Structured Query Language) in einem SAS Programm einsetzen können.

In diesem Kurs werden die Fähigkeiten vermittelt, die Sie sowohl zur Mustererkennung (Segmentierung, Association und Sequenzanalyse) als auch zur Vorhersagemodellierung (Entscheidungsbäume, Regression und Neuronale Netze) benötigen.

Dieser Kurs richtet sich an SAS Programmierer, die sich mit Datenmanagement beschäftigen. Es werden verschiedene Programmiertechniken in Bezug auf die Ressourcenoptimierung verglichen, damit Sie in der Lage sind, die effizientesten Techniken für ihre Situation auszuwählen.

In diesem Kurs lernen Sie die wichtigsten Techniken der DATA Step Programmierung kennen. Das umfasst das Zugreifen auf SAS Dateien, verschiedene Transformationsmöglichkeiten und Techniken zum Verdichten der Daten. Der Kurs baut auf dem Kurs SAS ® Programmierung 1: Grundlagen auf und ist für SAS Anfänger nicht zu empfehlen

In dieser 2-Tages Schulung lernen Sie Programming von SAS ® und ihre vielen Möglichkeiten kennen. Erstellen sie Skripte für die Automatisierung von Routineaufgaben oder entwickeln Sie komplett neue Methoden.

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit SAS Text Miner zugrundeliegende Themen oder Konzepte, die in großen Dokumentensammlungen enthalten sind, aufdecken, Dokumente automatisch in thematische Cluster gruppieren, Dokumente in vordefinierte Kategorien klassifizieren und Textdaten mit strukturierten Daten integrieren können, um prädiktive Modelle zu erweitern.

Dieser Kurs vermittelt grundlegende und erweiterte Funktionen für die Datenaufbereitung, Datenermittlung und Berichtserstellung in SAS Visual Analytics.

Dieser Kurs stellt SAS Visual Statistics vor, um prädiktive Modelle auf interaktive, explorative Weise zu erstellen. Die explorative Modellanpassung ist ein kritischer Schritt bei der Modellierung großer Datenmengen.

Dieser Kurs vermittelt eine theoretische Grundlage für SAS Visual Data Mining und Machine Learning sowie praktische Erfahrungen mit dem Tool über die SAS Visual Analytics-Schnittstelle. Der Kurs verwendet einen interaktiven Ansatz, um Ihnen Visualisierung, Modellbewertung und Modellbereitstellung beizubringen und Sie gleichzeitig mit einer Vielzahl von maschinellen Lerntechniken vertraut zu machen.

Dieser Kurs lehrt Analysten, wie man mit der SAS/ETS-Software systematische Schwankungen der im Laufe der Zeit gesammelten Daten diagnostiziert, Prognosemodelle erstellt, um die systematische Schwankung zu erfassen, ein bestimmtes Prognosemodell auf Passgenauigkeit und Genauigkeit bewertet und zukünftige Werte mit Hilfe des Modells prognostiziert. Zu den Themen gehören Box-Jenkins ARIMA-Modelle, dynamische Regressionsmodelle und exponentielle Glättungsmodelle.

In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie die Prozedur IML in der Programmierumgebung nutzen. Sie profitieren von dem Kurs, wenn Sie SAS/IML für die Bearbeitung von Matrizen benutzen wollen oder wenn Sie SAS/IML benutzen wollen, um statistische, ökonomische oder Operations-Research-Methoden zu implementieren.

Dieser Kurs konzentriert sich auf die Formulierung und Lösung mathematischer Optimierungsmodelle mit dem OPTMODEL-Verfahren, von der Dateneingabe über die Interpretation der Ergebnisse bis hin zur Berichtserstellung. Der Kurs behandelt lineare, ganzzahlige, gemischte ganzzahlige und nichtlineare Programmierprobleme, mit einem Schwerpunkt auf der Modellformulierung und -konstruktion.