SAS Programming Treningskurs

SAS er en statistisk programvareplattform for prediktiv analyse, datastyring, avansert analyse og mer. Med SAS-programmering kan brukere automatisere repeterende prosesser, administrere store datasett, etc.

Denne instruktørledede, liveopplæringen (på stedet eller fjernkontrollen) er rettet mot dataanalytikere som ønsker å programmere i SAS for avansert dataanalyse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Master makroer for å skrive effektive SAS-programmer.
Tren en modell og gjør forutsigelser om usettede data med prediktiv modellering.
Lag diagrammer og plott for datavisualisering.

Kursets format

Interaktiv forelesning og diskusjon.
Masse øvelser og trening.
Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for tilpasning av kurset

For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

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.

Testimonials (3)

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

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

den personlig tilpassede delen hvor jeg var i stand til å jobbe med prosjektet mitt og direkte bruke elementene i opplæringen

Caroline - Schreder

Kurs - Power BI Dashboards

Machine Translated

Do aprendizado, conseguir colocar em prática os exercícios propostos.

Samanta - Imdepa Rolamentos

Kurs - Qlik Sense for Data Science

Relaterte kurs

Cluster Analysis with R and SAS

14 timer

Business Intelligence in MS SQL Server 2008

14 timer

AWS QuickSight

14 timer

Big Data Business Intelligence for Govt. Agencies

35 timer

Fremskritt innen teknologi og den økende informasjonsmengden endrer hvordan virksomheten drives i mange bransjer, inkludert myndigheter. Gostatens datagenerering og digital arkivering øker på grunn av den raske veksten av mobile enheter og applikasjoner, smarte sensorer og enheter, cloud computing-løsninger og innbyggervendte portaler. Etter hvert som digital informasjon utvides og blir mer kompleks, blir informasjonshåndtering, prosessering, lagring, sikkerhet og disponering også mer kompleks. Nye verktøy for fangst, søk, oppdagelse og analyse hjelper organisasjoner med å få innsikt fra deres ustrukturerte data. Det offentlige markedet er på et vippepunkt, og innser at informasjon er en strategisk ressurs, og myndighetene må beskytte, utnytte og analysere både strukturert og ustrukturert informasjon for å bedre tjene og møte oppdragskravene. Ettersom regjeringsledere streber etter å utvikle datadrevne organisasjoner for å lykkes med oppdraget, legger de grunnlaget for å korrelere avhengigheter på tvers av hendelser, mennesker, prosesser og informasjon.

Offentlige løsninger av høy verdi vil bli laget fra en blanding av de mest forstyrrende teknologiene:

Mobile enheter og applikasjoner Skytjenester Sosiale forretningsteknologier og nettverk Big Data og analyser

IDC spår at innen 2020 vil IT-industrien nå 5 billioner dollar, omtrent 1,7 billioner dollar større enn i dag, og at 80 % av industriens vekst vil bli drevet av disse 3. plattformteknologiene. På lang sikt vil disse teknologiene være sentrale verktøy for å håndtere kompleksiteten i økt digital informasjon. Big Data er en av de intelligente bransjeløsningene og lar myndigheter ta bedre beslutninger ved å iverksette tiltak basert på mønstre avslørt ved å analysere store datamengder – relatert og urelatert, strukturert og ustrukturert.

Men å oppnå disse bragdene krever langt mer enn bare å samle enorme mengder data. «Å gi mening om disse volumene av Big Data krever banebrytende verktøy og teknologier som kan analysere og trekke ut nyttig kunnskap fra enorme og mangfoldige informasjonsstrømmer,» og Tom Kalil og Fen Zhao fra Det hvite hus Office of Science and Technology Policy skrev i et innlegg på OSTP-bloggen.

Det hvite hus tok et skritt mot å hjelpe byråer med å finne disse teknologiene da det etablerte National Big Data Research and Development Initiative i 2012. Initiativet inkluderte mer enn $200 millioner for å få mest mulig ut av eksplosjonen av Big Data og verktøyene som trengs for å analysere det.

Utfordringene som Big Data utgjør er nesten like skremmende som løftet er oppmuntrende. Å lagre data effektivt er en av disse utfordringene. Som alltid er budsjettene stramme, så byråer må minimere lagringsprisen per megabyte og holde dataene lett tilgjengelige slik at brukerne kan få det når de vil ha det og hvordan de trenger det. Sikkerhetskopiering av enorme mengder data øker utfordringen.

Å analysere dataene effektivt er en annen stor utfordring. Mange byråer bruker kommersielle verktøy som gjør dem i stand til å sile gjennom fjellene av data, og oppdage trender som kan hjelpe dem å operere mer effektivt. (En fersk studie av MeriTalk fant at føderale IT-ledere tror Big Data kan hjelpe byråer med å spare mer enn 500 milliarder dollar samtidig som de oppfyller oppdragsmålene.).

Spesialutviklede Big Data-verktøy lar også byråer dekke behovet for å analysere dataene deres. For eksempel har Oak Ridge National Laboratorys Computational Data Analytics Group gjort sitt Piranha-dataanalysesystem tilgjengelig for andre byråer. Systemet har hjulpet medisinske forskere med å finne en kobling som kan varsle leger om aortaaneurismer før de slår til. Den brukes også til mer hverdagslige oppgaver, for eksempel å søke gjennom CV-er for å koble jobbkandidater med ansettelsesledere.

Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

35 timer

Oversikt

Communications tjenesteleverandører (CSP) står overfor press for å redusere kostnader og maksimere gjennomsnittlig inntekt per bruker (ARPU), samtidig som de sikrer en utmerket kundeopplevelse, men datavolumene fortsetter å vokse. Globalt mobildatatrafikk vil vokse ved en kombineret årlig vekstrate (CAGR) på 78 prosent i 2016, opp til 10,8 exabytes per måned.

I mellomtiden genererer CSPs store volumer av data, inkludert call detail records (CDR), nettverksdata og kundedata. Selskaper som fullstendig utnytter disse dataene får en konkurransedyktig edge. Ifølge en nylig undersøkelse av The Economist Intelligence Unit, nyter selskaper som bruker data-drevet beslutningstaking en 5-6% økning i produktivitet. Likevel bruker 53% av selskapene bare halvparten av sine verdifulle data, og en fjerdedel av respondentene noterte at enorme mengder nyttige data går uoppnådd. Datavolumene er så høye at manuell analyse er umulig, og de fleste legacy programvare systemer kan’t holde opp, noe som resulterer i verdifulle data blir bortskaffet eller ignorert.

Med Big Data & Analytics’ høyhastighets, skalerbare big data programvare, kan CSPs gruve alle dataene sine for bedre beslutningstaking i mindre tid. Forskjellige Big Data produkter og teknikker gir en end-to-end programvare plattform for å samle inn, forberede, analysere og presentere innsikt fra store data. Anvendelsesområder inkluderer nettverksprestasjonskontroll, svindeldeteksjon, kundekrondeteksjon og kredittrisikoanalyse. Big Data & Analytics produkter skala for å håndtere terabytes av data, men implementering av slike verktøy krever ny type cloud-basert databasesystem som Hadoop eller massiv skala parallell databehandler (KPU etc.)

Dette kurset arbeider på Big Data BI for Telco dekker alle de nye nye områdene der CSP investerer for produktivitet og åpner opp nye virksomhetsinntektsstrømmer. Kurset vil gi en komplett 360-graders oversikt over Big Data BI i Telco slik at beslutningstakere og ledere kan ha en svært bred og omfattende oversikt over mulighetene for Big Data BI i Telco for produktivitet og inntekt.

Kursets mål

Hovedformålet med kurset er å introdusere nye Big Data forretningsintelligence teknikker i 4 sektorer av Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation og Customer Relation Management). Studentene vil bli introdusert til å følge:

Introduksjon til Big Data-hva er 4Vs (volum, hastighet, variasjon og sannhet) i Big Data- Generasjon, ekstraksjon og ledelse fra Telco perspektiv
Hvordan Big Data analytiker skiller seg fra arvdata analytiker
In-house begrunnelse av Big Data -Telco perspektiv
Introduksjon til Hadoop Ecosystem- kjent med alle Hadoop verktøy som Hive, Pig, SPARC – når og hvordan de brukes til å løse Big Data problem
Hvordan Big Data er utvunnet til analyse for analyse verktøy-hvor Business Analysis’s kan redusere deres smertepunkter av innsamling og analyse av data gjennom integrert Hadoop dashboard tilnærming
Basisk introduksjon av Insight-analyse, visualisering-analyse og forutsigbar analyse for Telco
Customer Churn analytics og Big Data-how Big Data analytics kan redusere kundens churn og kundetilfredshet i Telco-casestudier
Nettverksfeil og servicefeil analyser fra nettverksmetadata og IPDR
Finansiell analyse - svindel, vasking og ROI-oppskatting fra salgs- og driftsdata
Kunder oppkjøp problem-Target markedsføring, kundesegmentering og cross-sales fra salgsdata
Introduksjon og sammendrag av alle Big Data analytiske produkter og hvor de passer inn i Telco analytisk plass
Konklusjon - hvordan å ta steg for steg tilnærming til å introdusere Big Data Business Intelligence i organisasjonen din

Target publikum

Nettverksoperasjoner, finansielle ledere, CRM-ledere og topp IT-ledere i Telco CIO-kontoret.
Business Analytikere i Telco
CFO kontor ledere/analytikere
Operasjonelle ledere
QA ledere