Preparación de Big Data, estadísticas y exploración visual de SAS

Guía de contenidos del examen

A continuación le ofrecemos una lista de los objetivos que se evaluarán en el examen.
Para obtener detalles más específicos sobre cada objetivo, descargue la guía completa de contenidos del examen.

 

Gestión de datos - 50%

  • Navegue por la interfaz de Data Management Studio.
  • Crear, diseñar y ser capaz de explorar exploraciones de datos e interpretar los resultados.
  • Definir y crear colecciones de datos a partir de los resultados de la exploración.
  • Crear y explorar un perfil de datos.
  • Diseñar esquemas de estandarización de datos.
  • Crear trabajos de datos.
  • Aplicar una definición y un esquema de normalización.
  • Aplicar definiciones de análisis sintáctico.
  • Comparar y contrastar las diferencias entre el análisis de identificación y los nodos de campo derecho.
  • Aplicar el nodo de análisis de género para determinar el género.
  • Crear un trabajo de resolución de entidades.
  • Definir y crear reglas de negocio.
  • Describir la organización, estructura y navegación básica del QKB.
  • Ser capaz de articular cuándo utilizar los distintos componentes del QKB.
  • Definir los pasos de procesamiento y los componentes utilizados en los diferentes tipos de definición.

ANOVA y Regresión - 30%

  • Verificar los supuestos del ANOVA.
  • Analizar las diferencias entre las medias de la población con los procedimientos GLM y TTEST.
  • Realizar la prueba de ANOVA post hoc para evaluar el efecto del tratamiento.
  • Detectar y analizar las interacciones entre factores.
  • Ajustar un modelo de regresión lineal múltiple utilizando los procedimientos REG y GLM.
  • Analizar los resultados de los procedimientos REG, PLM y GLM para los modelos de regresión lineal múltiple.
  • Usar el procedimiento REG o GLMSELECT para realizar la selección del modelo.
  • Evaluar la validez de un determinado modelo de regresión mediante el uso de diagnósticos y análisis de residuos.
  • Realizar la regresión logística con el procedimiento LOGISTIC.
  • Optimizar el rendimiento del modelo mediante la selección de los datos de entrada.
  • Interpretar la salida del procedimiento LOGISTIC.

Exploración visual de datos - 20%

  • Examinar, modificar y crear elementos de datos.
  • Seleccionar y trabajar con fuentes de datos.
  • Crear, modificar e interpretar visualizaciones de gráficos automáticos en Visual Analytics Explorer.
  • Crear, modificar e interpretar visualizaciones de gráficos y tablas en Visual Analytics Explorer.
  • Mejorar las visualizaciones con análisis dentro de Visual Analytics Explorer.
  • Interactuar con visualizaciones y exploraciones dentro de Visual Analytics Explorer.

Recursos adicionales

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