SAS Studio - Aufbaukurs: Fortgeschrittene Techniken in Datenverarbeitung, Analyse und Automatisierung

Ziele der Schulung

In dieser 3-tägigen Schulung "SAS Studio - Aufbaukurs: Fortgeschrittene Techniken in Datenverarbeitung, Analyse und Automatisierung" ist es das Ziel, Sie dazu zu befähigen, fortgeschrittene Techniken in SAS effektiv anzuwenden. Sie werden in die Lage versetzt, komplexe Datenverarbeitungsaufgaben zu bewältigen, qualitativ hochwertige Datenanalysen durchzuführen und Ihre Fähigkeiten in der Automatisierung von Prozessen durch die Anwendung von Makro-Programmierung zu erweitern. Nach der Schulung werden Sie sicher im Umgang mit fortgeschrittenen Datentransformationen sein, insbesondere durch den Einsatz von SQL in SAS sowie das Transponieren und Pivotieren von Daten. Außerdem werden Sie in der Lage sein, effektive Maßnahmen zur Datenbereinigung und Qualitätssicherung durchzuführen, um die Genauigkeit und Konsistenz Ihrer Daten zu gewährleisten.

Ein weiterer Schwerpunkt der Schulung ist die Einführung in die Makro-Programmierung, die Ihnen ermöglicht, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren und komplexe Prozesse effizienter zu gestalten. Darüber hinaus werden Sie fortgeschrittene statistische Verfahren, wie multivariate Analysen, Zeitreihenanalysen und Survival-Analysen, kennenlernen und anwenden können, um tiefere Einsichten aus den Daten zu gewinnen. Abschließend erlangen Sie ein grundlegendes Verständnis für maschinelles Lernen und sind in der Lage, die Vor- und Nachteile verschiedener Methoden abzuwägen.

Zielgruppe Seminar

• Datenanalysten und Datenwissenschaftler
• Statistiker und Fachleute aus den Bereichen Forschung und Entwicklung
• Business-Intelligence-Spezialisten und Datenmanager
• IT-Fachleute und technische Mitarbeiter
• Berater und Projektmanager

Voraussetzungen

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

• Grundlegende Kenntnisse in SAS: Die Teilnehmer sollten bereits mit der SAS-Programmierumgebung vertraut sein. Dies schließt die Fähigkeit ein, einfache DATA Steps und Prozeduren (z.B. PROC SORT, PROC MEANS, PROC FREQ) zu schreiben und zu verstehen.
• Erfahrung in Datenverarbeitung und -manipulation: Es wird erwartet, dass die Teilnehmer bereits Erfahrung in der Verarbeitung und Manipulation von Daten in SAS haben, wie das Importieren von Daten, Filtern und Transformieren von Datensätzen sowie das Erstellen einfacher Berichte.
• Grundlegendes Verständnis von SQL: Da der Kurs fortgeschrittene SQL-Techniken in SAS behandelt, sollten die Teilnehmer mit den grundlegenden SQL-Befehlen vertraut sein, einschließlich SELECT, WHERE, JOIN und GROUP BY.
• Grundkenntnisse in Statistik: Ein grundlegendes Verständnis statistischer Konzepte ist hilfreich, insbesondere für den Abschnitt über fortgeschrittene statistische Verfahren. Dies umfasst grundlegende Kenntnisse in Bereichen wie linearer Regression, statistischen Tests und grundlegenden statistischen Modellen.

Seminarinhalt

kurzes Wiederholen der SAS Grundlagen

• Überblick über die SAS-Studio-Umgebung
• Grundlegende Datenmanipulationen mit DATA Step und PROC SQL
• Einfache Datentransformationen und -berechnungen
• Besprechung des use cases

Fortgeschrittene SQL-Techniken in SAS

• Verschachtelte Abfragen (Subqueries)
• Verwenden von CASE WHEN und COALESCE
• Einführung in komplexere Joins

Transponieren und Pivotieren von Daten

• Anwendung von PROC TRANSPOSE für die Umstrukturierung von Daten
• Erstellen von Pivot-Tabellen

Erkennen und Behandeln von Ausreißern

• Techniken zur Identifizierung und Bereinigung von Ausreißern

Datenvalidierung

• Nutzung von PROC SQL und PROC FREQ zur Validierung von Daten
• Konsistenzprüfungen und Fehlermanagement
• Behandlung von Duplikaten

Fehlende Werte im Detail

• Techniken zur Imputation fehlender Daten

Grundlagen der Makroprogrammierung

• Definition und Nutzen von Makros in SAS
• Erstellen und Verwenden einfacher Makros

Makrovariablen und -funktionen

• Arbeiten mit Makrovariablen und -funktionen
• Dynamische Makros: Automatisierung komplexer Aufgaben

Multivariate Analysen

• Durchführung von linearen Regressionsanalysen inkl. Modellierungskonzepten und Annahmen
• Berechnung weiterer Regressionsverfahren (logistisch, GLM)
• Einführung in Faktorenanalyse und Clusteranalyse

Zeitreihenanalyse

• Grundlagen der Zeitreihenanalyse in SAS
• Modellierung und Prognose von Zeitreihen

Survival-Analysen

• Einführung in die Überlebenszeitanalyse mit PROC LIFETEST und PROC PHREG

Machine Learning

• Ausblick Machine Learning

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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