Advanced Analytics Certification

Станьте сертифицированным специалистом SAS® в области углубленной аналитики.

Повышайте свой уровень знаний в области аналитики. Изучайте передовые аналитические технологии для решения бизнес-задач . 

Abstract Green Art

SAS® Advanced Analytics Certification

Courses

9 Курсов

Содержание курсов спроектировано для подготовки к сертификационным экзаменам.

+

Case Study Icon

Учебные примеры

Примеры из мировой практики, закрепляющие изученный материал.

+

Exam

3 Экзамена

Сдайте все три экзамена для получения статуса сертифицированного специалиста.

Основные Темы

  • Машинное обучение и техники прогнозного моделирования.
  • Как применять данные техники к распределенным и хранящимся в памяти наборам Big Data.
  • Обнаружение паттернов.
  • Экспериментирование.
  • Техники оптимизации.
  • Прогнозирование временных рядов.

SAS software covered

  • SAS®Enterprise Miner
  • SAS/ETS®<br>
  • SAS®High-Performance Data Mining
  • SAS®In-Memory Stitistics (PROC IMSTAT)
  • SAS®Studio
  • SAS/OR ®
  • SAS/STAT ®
  • SAS®Text Miner
  • SAS®Visual Statistics
  • Инструменты SAS для интегрирования открытыми источниками

Самостоятельное изучение в формате e-Learning

Самостоятельное изучение

  • Доступ к обучению в формате e-Learning (24/7 online доступ).
  • Изучайте курс в удобном Вам темпе в течение 12 месяцев.
  • Примеры из мировой практики, закрепляющие изученный материал.
  • Доступ к программному обеспечению SAS для решения практических упражнений.
  • Доступ к сообществу SAS для помощи в обучении.

Предварительные требования

Требуется опыт программирования в SAS или в любом другом языке не менее 6 месяцев. Мы также рекомендуем Вам иметь опыт применения математики и/или статистики в бизнес среде не менее 6 месяцев. Для получения базовых навыков, мы рекомендуем:

Statistics 1: Introduction to ANOVA, Regression or Logistic Regression – доступен бесплатно в формате e-learning или очного курса в Учебном Центре SAS.

А также следующие курсы:

Что Вы изучите

Модуль 1: Прогнозное моделирование

Course 1: Applied Analytics Using SAS Enterprise Miner

Этот курс охватывает темы, необходимые для построения аналитических моделей с помощью диаграмм в SAS Enterprise Miner и для поиска паттернов (сегментация, объединение и анализ последовательностей) и прогнозного моделирования (деревья решений, регрессия и модели нейронных сетей).

Изучаемые темы

  • Определение проекта SAS Enterprise Miner и графическое исследование данных.
  • Изменение данных для улучшения результатов анализа.
  • Построение и понимание прогнозных моделей, включая деревья принятия решений и регрессионные модели.
  • Сравнение и объяснение сложных моделей.
  • Генерация и использование score кода.
  • Применение ассоциативных правил и анализа последовательностей для обработки данных.

Модуль 2: Продвинутое прогнозное моделирование

Course 1: Neural Network Modeling

Этот курс помогает понять и научиться применять две популярные условных алгоритма работы нейронных сетей – многослойные перцептроны и радиальные базисные функции. Рассматриваются как теоретические, так и практические вопросы установки нейронных сетей.

Основные Темы

  • Построение многослойных персептронных и радиальных базисных функций нейронных сетей.
  • Построение пользовательских нейронных сетей с использованием процедуры NEURAL.
  • Выбор подходящей сетевой архитектуры и определение соответствующего метода обучения.
  • Избежание переобучения нейронных сетей.
  • Выполнение автоматического регрессионного анализа временных рядов с использованием нейронных сетей.
  • Интерпретация моделей нейронных сетей.

Course 2: Predictive Modeling Using Logistic Regression

Этот курс исследует прогнозное моделирование с использованием программного обеспечения SAS / STAT ® , уделяя особое внимание процедуре LOGISTIC.

Изучаемые темы

  • Применение логистической регрессии для моделирования поведения наблюдения как функции от известных входных значений.
  • Выбор переменных и параметров.
  • Визуализация результатов статистического анализа (effect plots, odds ratio plots) в ODS Statistical Graphics.
  • Обработка пропущенных значений в данных.
  • Устранение мультиколлинеарности в переменных.
  • Оценка качества модели и сравнение моделей.
  • Запись категориальных переменных, основанных на сглаженных WOE.
  • Использование эффективных методов для работы с большими данными.

Course 3: Data Mining Techniques: Predictive Analytics on Big Data

Этот курс представляет приложения и методы для анализа и моделирования больших данных. Он представляет базовые и продвинутые стратегии моделирования, такие как группировка по параметрам для линейных моделей, случайные леса , обобщенные линейные модели и смешанные модели распределения. Вы будете проводить практические исследования и анализ с использованием таких инструментов, как SAS Enterprise Miner, SAS Visual Statistics и SAS In-Memory Statistics.

Основные Темы

  • Использование приложений, предназначенных для анализа Big Data.
  • Эффективное исследование данных.
  • Уменьшение размерности в данных.
  • Создание предсказательных моделей с использованием деревьев решений, регрессий, обобщенных линейных моделей, случайных лесов и метода опорных векторов.
  • Создание моделей, которые обращаются к нескольким целевым переменным.
  • Оценка производительности модели.
  • Внедрение моделей и оценка новых прогнозов.

Course 4: Using SAS to Put Open Source Models Into Production

В этом курсе представлены основы интеграции R-программирования и Python в SAS и SAS Enterprise Miner. Темы представлены в контексте интеллектуального анализа данных, который включает в себя исследования данных, прототипное моделирование и контролируемые и неконтролируемые методы обучения.

Изучаемые темы

  • Вызов пакетов R в SAS.
  • Использование скриптов Python в SAS.
  • Интеграция методов исследования данных с открытым исходным кодом в SAS.
  • Интеграция моделей с открытым исходным кодом в SAS Enterprise Miner.
  • Создание итогового кода программы для моделей на языке R.

Модуль 2 готовит Вас к сертификационному экзамену Advanced Predictive Modeling


Модуль 3: Текстовая аналитика SAS, временные ряды, экспериментирование и оптимизация

Course 1: Text Analytics Using SAS Text Miner

В этом курсе Вы научитесь использовать SAS Text Miner для раскрытия основных тем или концепций, содержащихся в больших коллекциях документов, автоматически группировать документы в тематические кластеры, классифицировать документы в предопределенные категории и интегрировать текстовые данные со структурированными данными, чтобы обогатить прогнозное моделирование.

Основные Темы

  • Преобразование документов, хранящихся в стандартных форматах (Microsoft Word, Adobe PDF и т. Д.) в многоцелевые форматы HTML или TXT.
  • Чтение документов из различных источников (веб-страниц, плоских файлов, элементов данных в реляционной базе данных, ячеек электронных таблиц и т. д.) в таблицы SAS.
  • Обработка текстовых данных для интеллектуального анализа текста (например, исправление орфографических ошибок или перекодирование аббревиатур и сокращений).
  • Преобразование неструктурированных текстовых символов в структурированные числовые данные.
  • Изучение слов и фраз в коллекции документов.
  • Запрос коллекций документов с использованием ключевых слов (т. е. идентификация документов, содержащих специальные слова или фразы).
  • Определение тем или концепций, отображаемых в коллекции документов.
  • Создание пользовательских тематических таблиц из случайных функций или модифицированием автоматически сгенерированных тем, или создание данных, используя знания в конкретной области.
  • Использование полученных таблиц или ранее существовавших пользовательских таблиц (или обеих) для улучшения поиска информации и классификации документов.
  • Кластеризация документов в однородные подгруппы.
  • Классификация документов в предопределенные категории.

Course 2: Time Series Modeling Essentials

В этом курсе, Вы изучите основы моделирования временных рядов, с фокусом на использование трёх главных типов моделирования : экспоненциальное сглаживание, ARIMAX и UCM.

Изучаемые темы

  • Создание временных рядов.
  • «Подстраивающийся» тренд, так же как и сезонная вариация,и вариация событий, в модели временного ряда.
  • Диагностика, подгонка и интерпретация экспоненциального сглаживания, модели ARIMAX и UCM.
  • Определение относительных сильных и слабых сторон трех типов моделей.

Course 3: Experimentation in Data Science

В курсе рассматриваются основы экспериментирования в Data Science, изучается вопрос, почему эксперименты являются главными в любых начинаниях Data Science, а также рассказывается, как проектировать результативные и работающие эксперименты.

Изучаемые темы

  • Определение общей терминологии в разработанных экспериментах.
  • Описание преимуществ многофакторных экспериментов.
  • Различие между влиянием модели и влиянием действия, выполненного в модели.
  • Подстройка моделей восприимчивости для подсчета уникальных благоприятных факторов маркетинговых сообщений, действий, внедрений или изменений процесса в зависимости от доходов.

Course 4: Optimization Concepts for Data Science

Этот курс фокусируется на линейных и нелинейных концепциях и концепциях оптимизации эффективности. Участники узнают, как сформулировать проблемы оптимизации и как сделать их формулировки эффективными с помощью индексов и массивов. Демонстрации курса включают примеры анализа оболочки данных (DEA) и оптимизации портфеля. Процедура OPTMODEL используется для решения задач оптимизации, которые усиливают концепции, рассматриваемые в ходе курса.

Изучаемые темы

  • Выявление и формулировка соответствующих подходов к решению различных задач линейной и нелинейной оптимизации.
  • Создание моделей оптимизации, обычно используемых в промышленности.
  • Формулирование и решение анализа охвата данных.
  • Решение проблем оптимизации с использованием процедуры OPTMODEL в SAS.

Модуль 3 готовит Вас к сертификационному экзамену Text Analytics, Time Series, Experimentation and Optimization certification exam

Background PBLS 2014 Speakers

Регистрируйтесь!

Самостоятельное обучение
в формате e-learning

check icon white

9 ключевых курсов

check icon white

100 часов доступа к ПО SAS для практических занятий

$2,250/12 месяцев

Скидка 50% на сертификационные экзамены по программе.

The certification that I’m getting from the SAS Academy for Data Science gives me more credibility when talking to decision makers

Etienne Ndedi
выпускник SAS Academy for Data Science

Начните обучение сейчас

Мы готовы ответить на все интересующие Вас вопросы.

Свяжитесь с нами любым удобным способом – по телефону или по электронной почте. 

Man and woman looking at a tablet

По интересующим вопросам обращайтесь!

Here are some of our most frequently asked questions.


Подходит ли мне эта программа?

Эта программа предназначена для тех, кто хочет углубить свои знания и навыки в области аналитики. Необходима серьезная математическая подготовка. Рекомендована степень магистра (или выше) в математической или технической области. 

Какие экзамены необходимо сдать для получения статуса сертифицированного специалиста?

Пройдите все три сертификационных экзамена, чтобы получить сертификат SAS Certified Advanced Analytics Professional. Сертификационные экзамены необходимо приобретать отдельно вместе с версией самостоятельного обучения.

Обладаете требуемыми знаниями для сдачи экзамена? Вы можете сдать экзамен, не заканчивая обучение. Свяжитесь с нами для получения более детальной информации по возможности сдачи экзамена.

Что входит в версию для самостоятельного обучения?

  • SAS Certified Advanced Analytics Professional: 144 часа e-Learning + 100 часов виртуальной лаборатории
  • Predictive Modeling: 24 часа e-Learning + 20 часов виртуальной лаборатории
  • Продвинутое прогнозное моделирование: 72 часа e-Learning + 50 часов виртуальной лаборатории
  • Текстовая аналитика, временные ряды, экспериментирование и оптимизация: 48 часов e-Learning + 30 часов виртуальной лаборатории

Сертификационные экзамены необходимо приобретать отдельно от версии обучения Self-Paced.

Длительность лицензии: 180 дней

Как получить доступ к ПО SAS?

Доступ к ПО SAS включен в оба формата обучения. Вы можете при необходимости приобрести дополнительное лабораторное время с шагом в 15 часов.

  • Прогнозное моделирование - $75
  • Углубленное прогнозное моделирование - $75
  • Текстовая аналитика, временные ряды и оптимизация - $75

Доступны ли практические экзамены?

Да! Студенты, проходящие самостоятельное обучение (формат e-learning) могут приобрести практические экзамены Практические экзамены включены в стоимость очного формата обучения.

Сколько времени потребуется для завершения программы?

Если Вы посвятите обучению 8-10 часов в неделю, Вы можете завершить программу через 6 месяцев.

Что необходимо для самостоятельного обучения?

Посмотрите e-Learning system requirements для получения дополнительной информации


Grow with SAS!

catalog icon

Международный каталог

Куры и сертификационные экзамены за 2017 год

webinar icon

Вебинары с экспертами

Уникальная возможность задать любые вопросы международным экспертам SAS.

newsletter icon

Подписаться на новостную рассылку

Будьте в курсе обучения, сертификации и книжных новинок SAS .

Back to Top