Curación de datos para científicos de datos de SAS

Guía de contenidos del examen

Durante la prueba de estos objetivos se espera que realice tareas comunes, tales como:

Trabajar con SAS Data Integration Studio (20%)

• Describir los fundamentos de SAS Data Integration Studio.
• Crear metadatos para los datos de origen.
• Crear metadatos para los datos y trabajos de destino.

Garantizar la exactitud de los datos (20%)

• Describir la estructura de la base de conocimientos de calidad de SAS.
• Utilice DataFlux Data Management Studio.
• Utilizar el servidor de calidad de datos SAS.

Técnicas para trabajar con Big Data (40%)

• Describir los conceptos clave del ecosistema Hadoop (Alineado con el objetivo 3.1 de BDP2) J. S.
• Consultar y gestionar los datos de Hadoop con Hive y HiveQL (corresponde con el objetivo 3.3 de BDP2) J.S.
• Consulta y gestión de datos Hadoop con Pig y Pig Latin.
• Acceder a HDFS e invocar aplicaciones Hadoop desde SAS.
• Utilizar el servicio de paso de SAS/ACCESS SQL.
• Utilizar el motor SAS/ACCESS Libname.
• Utilizar la programación de DS2 para gestionar los datos de Hadoop.
• Utilice SAS Data Loader para gestionar los datos de Hadoop.

Temas especiales de gestión de datos (20%)

• Conectar con los datos mediante SAS/ACCESS.
• Virtualizar los datos con SAS Federation Server.
• Procesar flujos de IoT en tiempo real con el procesamiento de flujos de eventos de SAS.
• Trabajar con las tecnologías de SAS Data Governance.