SAS Programming Training Cursus

SAS is een statistisch softwareplatform voor voorspellende analyse, gegevensbeheer, geavanceerde analyse en meer. Met SAS-programmering kunnen gebruikers repetitieve processen automatiseren, big data-sets beheren, etc.

Deze instructeur-geleide, live training (ter plaatse of op afstand) is gericht op data-analisten die in SAS willen programmeren voor geavanceerde data-analyse.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Master macro's om efficiënte SAS-programma's te schrijven.
Train een model en maak voorspellingen over ongeziene gegevens met voorspellende modellen.
Maak grafieken en plots voor datavisualisatie.

Indeling van de cursus

Interactieve lezing en discussie.
Veel oefeningen en oefenen.
Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsopties

Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.

Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.

Getuigenissen (3)

het gepersonaliseerde gedeelte waarin ik aan mijn project kon werken en de elementen van de training direct kon toepassen

Caroline - Schreder

Cursus - Power BI Dashboards

Machine Translated

All the examples used and the lecturing style was on point even for a begginer i was able to understand and the training was so patient and always willing to go extra mile when in need of assistance.

Mathipa Chepape - Vodacom

Cursus - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

Do aprendizado, conseguir colocar em prática os exercícios propostos.

Samanta - Imdepa Rolamentos

Cursus - Qlik Sense for Data Science

Related Courses

Cluster Analysis with R and SAS

14 Hours

Business Intelligence in MS SQL Server 2008

14 Hours

AWS QuickSight

14 Hours

Big Data Business Intelligence for Govt. Agencies

35 Hours

Technologische vooruitgang en de toenemende hoeveelheid informatie transformeren de manier waarop zaken worden gedaan in veel sectoren, waaronder de overheid. GoDe snelheid waarmee gegevens worden gegenereerd en digitaal wordt gearchiveerd, neemt toe als gevolg van de snelle groei van mobiele apparaten en applicaties, slimme sensoren en apparaten, cloud computing-oplossingen en op de burger gerichte portalen. Naarmate digitale informatie zich uitbreidt en complexer wordt, worden informatiebeheer, -verwerking, -opslag, -beveiliging en -dispositie ook complexer. Nieuwe tools voor vastleggen, zoeken, ontdekken en analyseren helpen organisaties inzichten te verkrijgen uit hun ongestructureerde gegevens. De overheidsmarkt bevindt zich op een omslagpunt en realiseert zich dat informatie een strategisch bezit is, en dat de overheid zowel gestructureerde als ongestructureerde informatie moet beschermen, benutten en analyseren om de missievereisten beter te kunnen bedienen en vervullen. Terwijl overheidsleiders ernaar streven datagestuurde organisaties te ontwikkelen om hun missie succesvol te volbrengen, leggen zij de basis voor het correleren van afhankelijkheden tussen gebeurtenissen, mensen, processen en informatie.

Hoogwaardige overheidsoplossingen zullen worden gecreëerd uit een mix van de meest ontwrichtende technologieën:

Mobiele apparaten en applicaties Clouddiensten Sociale bedrijfstechnologieën en netwerken Big Data en analyses

IDC voorspelt dat de IT-industrie in 2020 een waarde van $5 biljoen zal bereiken, ongeveer $1,7 biljoen meer dan nu, en dat 80% van de groei van de industrie zal worden aangedreven door deze derdeplatformtechnologieën. Op de lange termijn zullen deze technologieën cruciale instrumenten zijn om met de complexiteit van de toegenomen digitale informatie om te gaan. Big Data is een van de intelligente industriële oplossingen en stelt de overheid in staat betere beslissingen te nemen door actie te ondernemen op basis van patronen die aan het licht komen door het analyseren van grote hoeveelheden gegevens – gerelateerd en niet-gerelateerd, gestructureerd en ongestructureerd.

Maar om deze prestaties te verwezenlijken is veel meer nodig dan alleen maar het verzamelen van enorme hoeveelheden data. “Het begrijpen van deze hoeveelheden Big Data vereist geavanceerde tools en technologieën die nuttige kennis kunnen analyseren en extraheren uit enorme en diverse informatiestromen”, aldus Tom Kalil en Fen Zhao van het Witte Huis Office of Science and Technology Policy schreef in een bericht op de OSTP Blog.

Het Witte Huis zette een stap in de richting van het helpen van instanties deze technologieën te vinden toen het in 2012 het National Big Data Research and Development Initiative oprichtte. Het initiatief omvatte meer dan $200 miljoen om het meeste te halen uit de explosie van Big Data en de tools die nodig zijn om analyseer het.

De uitdagingen die Big Data met zich meebrengt zijn bijna net zo ontmoedigend als de belofte ervan bemoedigend is. Gegevens efficiënt opslaan is een van deze uitdagingen. Zoals altijd zijn de budgetten krap, dus moeten bureaus de opslagprijs per megabyte minimaliseren en de gegevens gemakkelijk toegankelijk houden, zodat gebruikers deze kunnen verkrijgen wanneer zij dat willen en hoe zij die nodig hebben. Het maken van back-ups van enorme hoeveelheden gegevens vergroot de uitdaging.

Een andere grote uitdaging is het effectief analyseren van de gegevens. Veel bureaus maken gebruik van commerciële tools waarmee ze de bergen aan gegevens kunnen doorzoeken en trends kunnen ontdekken die hen kunnen helpen efficiënter te werken. (Uit een recent onderzoek van MeriTalk is gebleken dat federale IT-managers denken dat Big Data bureaus kan helpen meer dan 500 miljard dollar te besparen en tegelijkertijd de missiedoelstellingen te verwezenlijken.)

Met op maat ontwikkelde Big Data tools kunnen agentschappen ook tegemoetkomen aan de noodzaak om hun gegevens te analyseren. De Computational Data Analytics Group van het Oak Ridge National Laboratory heeft bijvoorbeeld zijn Piranha-data-analysesysteem beschikbaar gesteld aan andere instanties. Het systeem heeft medische onderzoekers geholpen een link te vinden die artsen kan waarschuwen voor aorta-aneurysmata voordat deze toeslaan. Het wordt ook gebruikt voor meer alledaagse taken, zoals het doorzoeken van cv's om sollicitanten in contact te brengen met personeelsmanagers.

Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

35 Hours

Overzicht

Communications service providers (CSP) worden geconfronteerd met druk om kosten te verminderen en gemiddelde inkomsten per gebruiker (ARPU) te maximaliseren, terwijl een uitstekende klantervaring wordt gewaarborgd, maar gegevensvolumes blijven groeien. Het wereldwijde mobiele gegevensverkeer zal groeien bij een gecombineerde jaarlijkse groei (CAGR) van 78 procent tegen 2016, tot 10,8 exabytes per maand.

Ondertussen genereren CSP's grote hoeveelheden gegevens, waaronder call details records (CDR), netwerkgegevens en klantgegevens. Bedrijven die deze gegevens volledig exploiteren, krijgen een concurrentievoordeel. Volgens een recente enquête van The Economist Intelligence Unit, bedrijven die gebruik maken van data-gerichte besluitvorming genieten een 5-6% boost in productiviteit. Maar 53% van de bedrijven gebruikt slechts de helft van hun waardevolle gegevens, en een kwart van de respondenten merkte op dat enorme hoeveelheden nuttige gegevens niet worden vervuld. De gegevensvolumes zijn zo hoog dat handmatige analyse onmogelijk is, en de meeste erfgoedsoftware-systemen kunnen niet ophouden, wat resulteert in waardevolle gegevens die worden weggegooid of verwaarloosd.

Met Big Data & Analytics’ high-speed, scalable big data software, CSP's kunnen al hun gegevens mineren voor betere besluitvorming in minder tijd. Verschillende Big Data producten en technieken bieden een end-to-end softwareplatform voor het verzamelen, voorbereiden, analyseren en presenteren van inzichten uit grote gegevens. De toepassingsgebieden omvatten netwerkprestaties monitoring, fraude detectie, klantchurns detectie en kredietrisico-analyse. Big Data & Analytics producten schaal om terabytes van gegevens te beheren, maar de implementatie van dergelijke tools vereist een nieuwe vorm van cloud-gebaseerde database systeem zoals Hadoop of massieve schaal parallelle computing processor (KPU etc.)

Deze cursus werkt op Big Data BI voor Telco omvat alle opkomende nieuwe gebieden waarin CSP's investeren om productiviteit te vergroten en nieuwe bedrijfsinkomsten te openen. De cursus biedt een volledige 360 graden overzicht op Big Data BI in Telco zodat besluitvormers en managers een zeer brede en uitgebreide overzicht van de mogelijkheden van Big Data BI in Telco voor productiviteit en inkomen winst.

Cursus doelstellingen

Het belangrijkste doel van de cursus is om nieuwe Big Data business intelligence technieken te introduceren in 4 sectoren van Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation en Customer Relation Management). Studenten worden geïntroduceerd om te volgen:

Introductie tot Big Data-wat is 4Vs (volume, snelheid, variëteit en waarheid) in Big Data- Generatie, extractie en beheer vanuit Telco perspectief
Hoe Big Data analytic verschilt van legacy data analytic
In-house rechtvaardiging van Big Data -Telco perspectief
Introductie tot Hadoop Ecosystem- bekendheid met alle Hadoop tools zoals Hive, Pig, SPARC – wanneer en hoe ze worden gebruikt om het probleem op te lossen Big Data
Hoe Big Data wordt verkregen om te analyseren voor analyse tool-hoe Business Analysis’s kunnen hun pijnpunten van het verzamelen en analyseren van gegevens door middel van geïntegreerde Hadoop dashboard benadering te verminderen
Basiskennis van Insight-analyse, visualisatie-analyse en predictieve analyse voor Telco
Customer Churn-analyse en Big Data-how Big Data-analyse kunnen klantchurn en klantongeluk verminderen in Telco-case studies
Analyse van netwerkfalen en servicefalen van netwerkmetadata en IPDR
Financiële analyse-fraude, wastage en ROI-schatting uit verkoop- en operationele gegevens
Customer acquisition problem-Target marketing, klantsegmentatie en cross-sales van verkoopgegevens
Introductie en samenvatting van alle Big Data analytische producten en waar ze passen in de analytische ruimte van Telco
Conclusie - hoe stap voor stap een benadering te nemen om Big Data Business Intelligence in uw organisatie te introduceren

Gericht publiek

Netwerkbeheer, Financieel Manager, CRM-managers en top IT-managers in Telco CIO-kantoor.
Business Analisten in Telco
CFO kantoormanagers / analisten
Operatieve managers
QA Managers