SAS Enterprise Miner

Название Уровень Форматы обучения
Прикладная аналитика с применением SAS Enterprise Miner
Этот курс охватывает все необходимые навыки для построения диаграмм для анализа данных с использованием широкого круга инструментов, которые имеются в SAS Enterprise Miner. В курсе рассматриваются задачи поиска шаблонов (сегментирование, ассоциация и анализ последовательности) и прогнозного моделирования (деревья решений, регрессия и нейронные сети).

3 Intermediate Classroom Live Web Classroom e-Learning
Customer Segmentation Using SAS Enterprise Miner Business Knowledge Series
No marketing strategy can be effective without segmentation. While the concept of segmentation is deceptively simple, in practice it is extremely difficult to execute. Emphasizing practical skills as well as providing theoretical knowledge, this hands-on, comprehensive course covers segmentation analysis in the context of business data mining. Topics include the theory and concepts of segmentation, as well as the main analytic tools for segmentation: hierarchical clustering, k-means clustering, normal mixtures, RFM cell method, and SOM/Kohonen method. The course focuses more on practical business solutions rather than statistical rigor. Therefore, business analysts, managers, marketers, programmers, and others can benefit from this course.

3 Intermediate Classroom
Text Analytics and Sentiment Mining Using SAS Business Knowledge Series
Big data: it's unstructured, it's coming at you fast, and there's a lot of it. In fact, the majority of big data is unstructured and text oriented, thanks to the proliferation of online sources such as blogs, e-mails, and social media. While the amount of textual data are increasing rapidly, businesses' ability to summarize, understand, and make sense of such data for making better business decisions remain challenging. No marketing or customer intelligence program can be effective today without thoroughly understanding how to analyze textual data. Emphasizing practical skills as well as providing theoretical knowledge, this hands-on course takes a comprehensive look at how to organize, manage, and mine textual data for extracting insightful information from large collections of documents and using such information for improving business operations and performance.

3 Intermediate Classroom
Big Data, Data Mining et Machine Learning Business Knowledge Series
Cette formation introduit les concepts du calcul analytique et du Data Mining dont la modélisation prédictive. Divers sujets sont couverts allant d’une description des environnements informatiques modernes à la mise en œuvre de la méthodologie du Data Mining.

Vous bénéficierez ainsi d’une introduction aux algorithmes de Data Mining, à la segmentation, au Data Mining appliqué aux séries chronologiques et au Text Mining. Ces concepts sont illustrés au travers d’exemples concrets.

Vous apprendrez à :
  • Utiliser la méthodologie du Data Mining
  • Appliquer des algorithmes de modélisation de pointe sur vos données
  • Mettre en œuvre les bonnes pratiques pour développer et maintenir des modèles analytiques.
  • Explorer comment créer de la valeur à l’aide de l’analytique
  • Evaluer les différents modèles de machine Learning.
  • Expliquer de manière simple le concept de data Mining et les méthodes de machine Learning.
  • Utiliser des données non structurées dans votre modélisation.
  • Construire des segments pour vos applications métiers.

  • 3 Intermediate Live Web Classroom
    Strategies and Concepts for Data Scientists and Business Analysts Business Knowledge Series
    To be effective in a competitive business environment, analytics professionals need to use descriptive, predictive, and prescriptive analytics to translate information into decisions. An effective analyst also should be able to identify the analytical tools and data structures to anticipate market trends.

    In this course, you gain the skills data scientists and statistical business analysts must have to succeed in today's data-driven economy. Learn about visualizing big data, how predictive modeling can help you find hidden nuggets, the importance of experiments in business, and the kind of value you can gain from unstructured data.

    This course combines scheduled, instructor-led classroom or Live Web sessions with small-group discussion, readings, and hands-on software demonstrations, for a highly engaging learning experience.

    3 Intermediate Classroom Live Web Classroom
    Social Network Analytics Business Knowledge Series
    This course discusses how to leverage social networks for analytical purposes. Obviously, when we say "social networks," many people think of Facebook, Twitter, Google+, LinkedIn, and so on. These are all examples of networks that connect people using either friendship or professional relationships. In this course, we zoom out and provide a much more general definition of a social network. In fact, we define a social network as a network of nodes that are connected using edges. Both nodes and edges can be defined in various ways, depending on the setting. This course starts by describing the basic concepts of social networks and their applications in marketing, risk, fraud, and HR. It then defines various social metrics and illustrates how they can be used for community mining. The course also discusses how social networks can be used for predictive analytics. The course provides a sound mix of both theoretical and technical insights, as well as practical implementation details, and is illustrated by several real-life cases. The instructor extensively reports on both his research and consulting experience in the field. References to background material such as selected papers, tutorials, and guidelines are also provided.

    3 Intermediate e-Learning
    Моделирование кредитных рисков в рамках BASEL II с использованием технологий SAS Business Knowledge Series
    Данный курс проводится Доктором Наук Школы Управления в Университете Саутгемптона (Великобритания) Christophe Mues. На этом курсе слушатели научатся разрабатывать модели кредитных рисков в рамках требований Basel ll и Basel llI . Курс изобилует не только теоретическими и техническими тонкостями, но также и практическими деталями разработки моделей, что показано реальных примерах и упражнениях.Информация о преподавателе Докторе Наук Christophe Mues:Один из его ключевых научных интересов лежит в области бизнес-аналитики, где он исследовал использование техник таблиц и диаграмм решений в различных приложениях, в первую очередь, для моделирования и валидации бизнес-правил. Двумя другими ключевыми областями его исследований являются выявление экспертных знаний в хранилищах данных и интеллектуальный анализ данных с сильным акцентом на применении методов интеллектуального анализа данных для управления финансовыми рисками и, в частности, кредитного скоринга. Он сотрудничает с государственными службами, компаниями и финансовыми институтами в каждой из этих областей, и его результаты были опубликованы в различных журналах и представлены на международных конференциях. Он преподавал курсы по Credit Scoring для Basel II в ряде европейских и азиатских стран, все в сотрудничестве с SAS.

    3 Intermediate Classroom Live Web Classroom e-Learning
    Выявление мошенничества с помощью методов интеллектуального анализа данных Business Knowledge Series
    По некоторым оценкам, порядка 5% годового убытка типичной организации вызваны мошенничеством разного рода. В данном курсе мы обсудим, как можно бороться с мошенничеством с помощью исторических данных, помогающих изучить «шаблоны» мошеннических действий. Будет рассмотрено использование методов машинного обучения «с учителем» (используя обучающий набор данных), методов классификации «без учителя» (использующие набор данных без целевой переменной) и изучения социальных связей клиента (на основе набора данных, содержащего информацию о структуре социальной сети). Методики, обсуждаемые на курсе, могут применяться в широком круге задач – выявление мошенничества в страховании, банках, в области телекоммуникаций, в налоговой и таможенной сферах. Курс содержит как теоретические и технические сведения, которые помогут лучше разобраться с изучаемыми темами, так и вопросы, связанные с практическим внедрением аналитических методик. В течение курса лектором будут представлены результаты последних исследований, посвященных изучаемым вопросам, а также приведены конкретные практические примеры, закрепляющие материал.

    4 Expert Classroom Live Web Classroom e-Learning
    Продвинутая аналитика в мире больших данных (Advanced Analytics in a Big Data World) Business Knowledge Series
    В современном мире многие компании накопили огромное количество данных о продажах, использовании финансовых сервисов, использовании сети и даже данных о мошенничестве. В соответствии с заданными тенденциями и потребностями, такими как: массовая кастомизация, персонализация, Web 2.0, персонифицированный маркетинг, риск менеджмент, обнаружение мошенничества - становится особенно важным извлечь, понять и разработать аналитические модели поведения клиентов и стратегических знаний. Этот курс помогает выяснить, как успешно применять предложенные современные аналитические техники Data Science для продвинутых приложений Customer Intelligence. Данный курс предоставляет теоретические и технические методы, так же как и методы практической реализации, иллюстрированных реальными практическими примерами. Так же предоставляются ссылки на статьи, учебники и практические советы.

    4 Expert Classroom Live Web Classroom e-Learning
    Методы и инструменты анализа данных для сотрудников аналитических подразделений

    0 No level Classroom
    SAS Enterprise Miner Integration with Open Source Languages
    This course introduces the basics for integrating R programming and Python scripts into SAS and SAS Enterprise Miner. Topics are presented in the context of data mining, which includes data exploration, model prototyping, and supervised and unsupervised learning techniques.

    3 Intermediate Live Web Classroom
    Data Mining Techniques: Predictive Analytics on Big Data
    This course introduces applications and techniques for assaying and modeling large data. The course also presents basic and advanced modeling strategies, such as group-by processing for linear models, random forests, generalized linear models, and mixture distribution models. Students perform hands-on exploration and analyses using tools such as SAS Enterprise Miner, SAS Visual Statistics, and SAS In-Memory Statistics.

    3 Intermediate Live Web Classroom
    Управление жизненным циклом аналитических моделей с использованием SAS Model Manager версии 14.1
    В данном курсе изучаются основные функции SAS Model Manager: управление источниками данных, создание проекта, импорт моделей, использование SAS Model Manager Query Utility, создание задач по определению количественных показателей, экспорт моделей и проектов в репозиторий SAS и создание и настройка версий жизненных циклов.Курс также охватывает создание отчётов со сравнением моделей, ввод в эксплуатацию моделей, создание отчётов для мониторинга моделей, введённых в эксплуатацию, и создание пользовательских отчётов.

    3 Intermediate Classroom Live Web Classroom
    SAS Enterprise Miner High-Performance Data Mining Nodes
    This course highlights the similarities and differences between the High-Performance nodes in SAS Enterprise Miner 14.2 and the classical nodes. A software demonstration is included.

    3 Intermediate Classroom Live Web Classroom
    Experimentation in Data Science
    This course explores the essentials of experimentation in data science, why experiments are central to any data science efforts, and how to design efficient and effective experiments.

    The e-learning format of this course includes Virtual Lab time to practice.

    3 Intermediate Live Web Classroom e-Learning
    Using SAS to Put Open Source Models into Production
    This course introduces the basics for integrating R programming and Python scripts into SAS Enterprise Miner. Topics are presented in the context of data mining, which includes data exploration, model prototyping, and supervised and unsupervised learning techniques.

    3 Intermediate Live Web Classroom e-Learning
    Разработка приложений на основе SAS Enterprise Miner для оценки кредитоспособности
    Данный курс обучает построению скоринговых карт от начала до конца с использованием SAS Enterprise Miner 14.2 и методологии, рекомендованной для этого ведущими экспертами по кредитам и финансам.

    3 Intermediate Classroom Live Web Classroom e-Learning
    Построение улучшенных предиктивных моделей с использованием SAS Enterprise Miner
    В этом курсе обсуждаются избранные вопросы, касающиеся разработки и оптимизации эффективности предиктивных моделей в SAS Enterprise Miner. В курсе продолжается разработка моделей, которые обсуждаются в курсе «Прикладная аналитика с применением SAS Enterprise Miner Часть 1». В частности, обсуждаются некоторые новые узлы для моделирования, узел “two-stage model” и появившиеся недавно методы для отбора переменных. Курс завершают советы по эффективной работе в SAS Enterprise Miner.

    4 Expert Classroom Live Web Classroom
    Моделирование с помощью деревьев принятия решений
    В этом курсе изучается построение древовидных предсказательных статистических моделей и методология для построения деревьев решений, регулирования их глубины и оценки их качества. Дополнительно в курсе обсуждаются различные варианты использования деревьев – исследовательский анализ данных, сокращение размерности, импутация пропущенных значений.

    4 Expert Classroom Live Web Classroom
    Моделирование с помощью нейронных сетей
    В этом курсе объясняются алгоритмы для построения искусственных нейронных сетей - многослойного персептрона и радиально-базисной сети, а также изучается их практическое применение. Курс содержит теоретические и практические вопросы построения нейронных сетей. В частности, как выбрать подходящую архитектуру нейронной сети, как определить подходящий метод обучения, как использовать процедуру NEURAL для создания пользовательских нейронных сетей.

    4 Expert Classroom Live Web Classroom e-Learning