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标签： SAS

  • 深入学习SAS Viya：Coursera上的《SAS® Programming for Distributed Computing in SAS® Viya®》课程评价与推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/sas-viya-programming-distributed-computing

    随着大数据和云计算技术的快速发展，SAS Viya平台逐渐成为数据分析领域的重要工具。为帮助广大数据分析师和统计专业人员掌握在云端进行高效分布式计算的技能，Coursera推出了《SAS® Programming for Distributed Computing in SAS® Viya®》课程。这门课程内容丰富，涵盖了SAS平台的核心架构、程序迁移、数据管理以及CAS的高级操作，非常适合有一定SAS编程基础的学习者。

    课程首先介绍了SAS Viya平台的整体架构，包括SAS Compute Server和CAS服务器的基本概念，让学习者了解两个服务器的不同作用和协作方式。接着，课程深入讲解如何将传统的SAS程序迁移到云端，特别是如何在CAS中高效管理和处理大规模数据。

    在实际操作部分，课程涵盖了在CAS中加载不同类型的文件、修改DATA步代码以适应CAS的多线程环境，以及在CAS中执行各种SAS过程（如数据管理、统计分析和报告生成）。此外，还介绍了使用PROC FEDSQL进行分布式SQL编程，以及CAS的专用语言CASL，为数据操作提供了强大工具。

    我个人觉得这门课程内容全面，实践性强，非常适合希望提升云端大数据处理能力的SAS用户。课程不仅帮助理解平台架构，还能掌握迁移和优化程序的技巧。学习完毕后，能显著提升在SAS Viya环境中的工作效率，迎接现代大数据分析的挑战。

    总体来说，如果你已经具备一定的SAS基础，想要深入掌握在云端运行的技能，这门课程绝对值得一试。它不仅拓宽视野，还能实际提升你的数据处理能力，为职业发展添砖加瓦。

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/sas-viya-programming-distributed-computing

  • 深入学习：Coursera上的《使用SAS视觉分析创建高级报表》课程评测

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/advanced-reports-sas-va

    近年来，数据分析与可视化成为企业决策的重要工具，而掌握先进的报告制作技巧尤为关键。Coursera平台上的《使用SAS视觉分析创建高级报表》课程为学习者提供了全面而实用的技术指导。本课程通过详细的模块讲解，帮助学员掌握如何在SAS Visual Analytics中创建复杂的数据项目、筛选器和参数，从而制作出具有高度互动性和动态性的报表。

    课程内容丰富，包括：

    1. 业务场景导入，帮助学员理解实际应用背景。
    2. 高级数据项的创建，学习如何利用计算项和聚合措施提升数据分析的深度。
    3. 高级筛选器的设计，包括静态和交互式筛选，为报告增添灵活性。
    4. 参数的应用，让报表具有更强的动态交互性。

    通过系统学习这些内容，学员不仅可以提升数据处理能力，还能增强报告的表现力，特别适合数据分析师、BI开发者以及希望提升数据可视化技能的专业人士。我个人强烈推荐此课程，特别是如果你正打算深入掌握SAS Visual Analytics的高级功能，将极大丰富你的技能库。

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/advanced-reports-sas-va

  • Coursera课程推荐：数据管理与可视化入门

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/data-visualization

    在现代数据驱动的时代，掌握数据管理与可视化技能变得尤为重要。Wesleyan大学推出的《Data Management and Visualization》课程，专为初学者设计，帮助你理解数据的基本概念，学会提出研究问题，并掌握使用Python或SAS进行数据分析的实用技能。课程内容丰富，从选择研究问题到数据处理，再到数据可视化，逐步引导学员深入了解数据的价值与应用。无论你是想提升职业技能，还是增加数据分析基础，本课程都值得一试。课程采用实操导向的学习方式，通过设置Tumblr博客反思与分享，增强学习效果。推荐给所有对数据分析感兴趣的初学者！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/data-visualization

  • Coursera上的SAS入门课程推荐：数据分析的基础利器

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/sas-programming-basics

    随着大数据和人工智能的快速发展，掌握一门强大的数据分析工具变得尤为重要。近期我发现了一门非常实用的Coursera课程——《Getting Started with SAS Programming》，它为首次接触SAS的学习者提供了系统且易懂的入门指导。这门课程特别适合数据科学、机器学习及人工智能领域的初学者，帮助你快速掌握使用SAS进行数据处理与分析的基本技能。

    课程内容丰富，从基础的SAS Studio操作到数据导入、探索、准备，再到分析与报告，涵盖了数据分析的整个流程。通过实际操作，你可以学会如何访问多种数据源，包括Excel和文本文件，进行数据清洗和验证，最后导出分析结果，提升工作效率。此外，课程还介绍了SQL在SAS中的应用，让你能够进行复杂的数据筛选和表连接。

    我个人强烈推荐这门课程，尤其是对于想要入门数据分析、提升数据处理能力的朋友们。系统学习后，不仅能增强你的数据操作技能，还能为你未来深入学习SAS其他高级课程打下坚实基础。无论你是学生、数据分析师还是职场人士，都值得一试！

    赶快注册课程，开启你的数据分析之旅吧！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/sas-programming-basics

  • 深入学习统计分析：Coursera上的假设检验入门课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/statistical-analysis-hypothesis-testing-sas

    在数据驱动的时代，掌握统计分析技能变得尤为重要。今天为大家推荐一门来自Coursera的优质课程——《Introduction to Statistical Analysis: Hypothesis Testing》（统计分析入门：假设检验）。这门课程特别适合使用SAS软件进行统计分析的用户，涵盖了t检验、方差分析（ANOVA）、线性回归，甚至简要介绍了逻辑回归，帮助学习者全面理解和应用各种统计模型。

    课程内容丰富，结构合理。从数据准备开始，逐步引导你了解基础的统计概念如抽样分布、假设检验、p值和置信区间。随后，课程深入讲解如何利用图形工具和相关分析筛选潜在预测变量，以及如何用ANOVA和回归模型评估变量与响应之间的关系。

    特别推荐的是关于多因素方差分析和多元线性回归的内容，扩展了分析的深度和广度，适合希望提升模型复杂度处理能力的学习者。课程配合实际操作练习，非常适合需要在工作中进行统计分析的专业人士或对数据分析感兴趣的学习者。

    总结来说，这门课程内容全面、实用，适合希望系统学习统计分析基础的你。无论你是数据分析的初学者还是希望提升技能的专业人士，都值得一试！快来加入课程，开启你的统计分析之旅吧！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/statistical-analysis-hypothesis-testing-sas

  • 深入学习Coursera上的SAS宏语言课程，提升数据处理能力

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/sas-macro-language

    近年来，数据分析和统计在各行各业中的应用越来越广泛。作为数据分析师或统计人员，掌握高效的数据处理工具尤为重要。今天我想推荐一门非常实用的Coursera课程——《SAS宏语言》（SAS Macro Language）。这门课程专注于提升你的宏编程技能，帮助你高效地自动化和定制SAS代码，从而大大提高工作效率。

    课程内容丰富，涵盖了宏语言的基础到高级技术，包括宏变量和宏函数的使用、文本处理、条件与循环生成代码、以及构建数据驱动的宏应用。通过学习，你可以掌握如何编写自我修改、数据驱动的程序，解决实际业务中的复杂问题。例如，课程中的案例研究不仅帮助你理解理论，还能让你将所学应用到具体的业务场景中。

    我个人认为，这门课程的最大亮点在于实用性强和案例丰富，适合有一定SAS基础的学习者进一步深入。无论是需要自动化重复任务，还是构建复杂的数据处理流程，这门课程都能提供强有力的技术支持。建议学习者结合课程中的实践操作，动手编写宏程序，逐步提升自己的宏编程能力。

    如果你希望在数据分析领域更上一层楼，掌握先进的SAS宏技术，这门课程绝对值得一试。相信经过系统学习，你会发现自己在数据处理效率和代码灵活性方面都能有显著提升！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/sas-macro-language

  • Coursera上的SQL与SAS课程体验分享：数据分析新手的必修课

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/sas-sql

    在数据驱动的时代，掌握SQL技能已成为数据分析师的核心能力之一。最近我在Coursera上完成了“Structured Query Language (SQL) using SAS”课程，收获颇丰。这门课程由基础到高级内容全面覆盖，非常适合希望将SQL与SAS结合使用的学习者。

    课程从SQL基础知识开始，讲解了如何在SAS中使用SQL查询、筛选和汇总数据。特别是在JOIN操作、子查询和集合操作（如UNION、INTERSECT）部分，讲解详细且实用。通过实际案例和练习，让我在解决复杂数据问题时更游刃有余。

    此外，课程还涉及创建和管理宏变量、调用第三方数据库（DBMS）数据等高级技巧，为我的日常工作提供了极大的帮助。课程还设计了实际案例，帮助学员将所学应用到真实商业场景中，效果非常明显。

    我强烈推荐给所有希望提升数据处理能力的学习者，无论你是数据分析新手还是希望优化SQL技能的专业人士，这门课程都值得一试。掌握这些技能后，无论是在数据分析还是数据库管理方面，都能大大提升你的效率和能力。

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/sas-sql

  • Coursera上的统计分析入门课程——《Statistics with SAS》推荐与点评

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/sas-statistics

    在数据驱动的时代，掌握统计分析技能变得尤为重要。近期我学习了一门非常实用的Coursera课程——《Statistics with SAS》，这是一门面向SAS软件用户的入门课程，内容涵盖了基本的统计检验、方差分析、线性回归以及逻辑回归等核心技能。课程设计结构合理，从基础概念到实际操作，逐步深入，适合希望提升统计分析能力的学者和从业者。

    课程的亮点之一是详细讲解了t检验、ANOVA和线性回归的原理及应用，配合丰富的图形工具和实例，帮助理解复杂的统计模型。特别是在模型诊断与优化部分，教授了残差分析、多重共线性检测等实用技巧，极大增强了实操能力。此外，课程还引入了模型构建与预测的内容，为未来的实际应用打下坚实基础。

    总的来说，《Statistics with SAS》课程内容全面、讲解细致，非常适合需要用SAS进行统计分析的专业人士或学生。课程不仅提升了我的数据分析技能，也让我对统计建模有了更深入的理解。强烈推荐给有志于掌握统计分析工具和技能的朋友们！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/sas-statistics

  • Coursera课程推荐：实用回归建模课程全面解析

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/regression-modeling-practice

    在数据分析的世界中，回归分析是一项必不可少的技能。最近我参加了Coursera上的《Regression Modeling in Practice》课程，收获颇丰。这门课程由基础到高级内容循序渐进，非常适合希望提升数据建模能力的学习者。课程内容丰富，涵盖了线性回归、多重回归以及逻辑回归等核心技术，配合实际案例讲解，让理论变得易于理解和应用。无论你是数据分析新手，还是希望深化模型理解的专业人士，这门课程都能满足你的学习需求。课程采用SAS和Python两种工具，兼顾实用性与多样性，帮助你在实际工作中灵活应用。强烈推荐给所有想提升数据建模能力的朋友们！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/regression-modeling-practice

  • 全面提升数据分析技能——Coursera的《利用SAS进行逻辑回归预测建模》课程点评

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/sas-predictive-modeling-using-logistic-regression

    在当今数据驱动的商业环境中，掌握科学的预测建模技术变得尤为重要。Coursera推出的《Predictive Modeling with Logistic Regression using SAS》课程，专门针对使用SAS/STAT软件进行逻辑回归建模的学习者，提供了系统而实用的学习路径。课程内容丰富，涵盖了从基础理论到实际操作的多个环节。

    课程首先引导学员了解预测建模的基本概念，并结合实际商业场景，讲解建模过程中可能遇到的各种挑战。随后，课程详细介绍了如何利用LOGISTIC程序拟合逻辑回归模型，包括新案例评分和调整模型以应对样本偏差的方法。

    在数据预处理方面，课程重点讲解了如何处理缺失值、类别变量、多重共线性以及非线性关系，确保模型的稳健性。课程还深入讲解了变量选择、模型性能评估以及利润最大化的策略，帮助学员打造高效且精准的预测模型。

    特别值得一提的是，课程还包含了SAS认证模拟考试，帮助学员检验学习成果，为职业提升添砖加瓦。无论你是数据分析初学者还是希望提升专业技能的从业者，这门课程都值得一试。结合丰富的案例和实操练习，相信你会收获满满，成为数据驱动决策的高手。

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/sas-predictive-modeling-using-logistic-regression