We’re here to help. Alors que nous faisons face au COVID-19 ensemble, notre engagement envers vous reste fort. Si vous souhaitez développer des compétences essentielles à votre carrière, nous vous invitons à suivre nos formations en ligne gratuites ou à vous inscrire à des cours en classe connectée. Suivez le cours avec un formateur SAS et des machines virtuelles pour pratiquer en temps réel, comme dans une salle de formation.



SAS/STAT

Titre Niveau Types de formation
Analyse statistique - niveau 1 Free e-learning New
A l’issue de cette formation, vous saurez mettre en œuvre la méthodologie statistique, choisir parmi les modèles statistiques de base, le modèle adapté à votre problématique métier, valider le contexte d’utilisation du modèle et interpréter vos résultats.

2 Fondamentaux Classroom Live Web Classroom e-Learning
SAS Programming for R Users Free e-learning
This course is designed for experienced R users who want to transfer their programming skills to SAS. Emphasis will be placed on programming and not statistical theory or interpretation. Students of this course should have knowledge of plotting, manipulating data, iterative processing, creating functions, applying functions, linear models, generalized linear models, mixed models, stepwise model selection, matrix algebra, and statistical simulations.

3 Intermédaire e-Learning
Explaining Analytics to Decision Makers: Insights to Action Business Knowledge Series
Success in analytics means getting your work applied. Getting your work applied means getting your work understood. Getting your work understood means using a different set of tools than those you used to develop your work.

This course discusses the major impediments to the effective communication of analytics and presents solutions. You will learn a variety of approaches including visualizations, foreshadowing, messaging, interpersonal communications, presentations, and most importantly, understanding your audience and adapting your message to the audience. Each approach is explored and the role in the whole of the communication process is considered.

A framework is presented to help think through the process. An individual can use this framework to plan personal communication efforts. An organization can use this framework to develop an expectation of communication for all levels of the organization.

3 Intermédaire Live Web Classroom
Conjoint Analysis: Evaluating Consumer Preferences Using SAS Software Business Knowledge Series
This course discusses a method in marketing research called conjoint analysis that is used to analyze consumer preferences for products and services.The e-learning version of this course includes data so that you can practice the software demonstration steps in your own SAS environment.

3 Intermédaire e-Learning
Discrete Choice Modeling Using SAS Software Business Knowledge Series
This marketing research course shows how to design a discrete choice experiment and how to analyze discrete choice data in SAS software. Analytical advice regarding number of choice sets, the number of alternatives, and number of subjects is also given.

This course includes practice data and exercises.

3 Intermédaire e-Learning
Establishing Causal Inferences: Propensity Score Matching, Heckman's Two-Stage Model, Interrupted Time Series, and Regression Discontinuity Models Business Knowledge Series
This course introduces some methods commonly used in program evaluation and real-world effectiveness studies, including two-stage modeling, interrupted time-series, regression discontinuity, and propensity score matching. These methods help address questions such as: Which medicine is more effective in the real world? Did an advertising program have an impact on sales? More generally, are the changes in outcomes causally related to the program being run?

3 Intermédaire e-Learning
Survival Data Mining: A Programming Approach Business Knowledge Series
This advanced course discusses predictive hazard modeling for customer history data. Designed for data analysts, the course uses SAS/STAT software to illustrate various survival data mining methods and their practical implementation.

Note: Formerly titled Survival Data Mining: Predictive Hazard Modeling for Customer History Data, this course now includes hands-on exercises so that you can practice the techniques that you learn. Other additions include a chapter on recurrent events, new features in SAS/STAT software, and an expanded section that compares discrete time approach versus the continuous time models such as Cox Proportional Hazards models and fully parametric models such as Weibull.

4 Expert Live Web Classroom
Multilevel Modeling of Hierarchical and Longitudinal Data Using SAS Business Knowledge Series
This course teaches how to identify complex and dynamic patterns within multilevel data to inform a variety of decision-making needs. The course provides a conceptual understanding of multilevel linear models (MLM) and multilevel generalized linear models (MGLM) and their appropriate use in a variety of settings.

4 Expert Classroom Live Web Classroom
Net Lift Models: Optimizing the Impact of Your Marketing Efforts Business Knowledge Series
The true effectiveness of a marketing campaign is not the response rate; it is the incremental impact. That is, true effectiveness is additional revenue, directly attributable to the campaign, that would not otherwise have been generated. The problem is that targeting strategies often are not designed to maximize the incremental impact. Typical targeting models are successful at finding clients who are interested in the product, but too often these clients would have bought the product regardless of whether they received a promotion. In such cases, the incremental impact is insignificant, and marketing dollars could have been spent elsewhere. Incremental lift models are designed to maximize incremental impact (that is, the incremental lift over the control group) by targeting the undecided clients who can be motivated by marketing.

The self-study e-learning includes:

  • Annotatable course notes in PDF format.
  • Virtual lab time to practice.

4 Expert e-Learning
Robust Regression Techniques in SAS/STAT Business Knowledge Series
This course is designed for analysts, statisticians, modelers, and other professionals who have experience and knowledge in regression analysis and who want to learn available procedures in SAS/STAT software for robust regression. The two procedures addressed in the course are the ROBUSTREG procedure and the QUANTREG procedure.

This course includes practice data.

4 Expert e-Learning
Big Data : Challenges, Analyse proactive, l’écosystème Hadoop et les solutions SAS® New
Cette formation vous propose un aperçu des challenges soulevés par le Big Data et l’analyse proactive des données.

Venez explorer la Data Science, les architectures et les ressources informatiques liées au Big Data, l’écosystème Hadoop, l’analyse proactive des données : Data Mining, Text Mining, Modélisation prédictive, Réseaux neuronaux, Intelligence artificielle, Marchine learning,…

Vous découvrirez également l’ensemble des solutions SAS® pour le Big Data.

1 Débutant Classroom
Introduction to Statistical Concepts Free e-learning
This course covers basic statistical concepts that are critical for understanding and using statistical methods. This course explains what statistics is and why it is important to understand the characteristics of your data.

The information in this course is a prerequisite for many other statistical courses that SAS Education offers. The course is appropriate for Base SAS and SAS Enterprise Guide users. Data, practices, and a case study are included.

1 Débutant e-Learning
Programmation SAS/IML®
Vous souhaitez développer ou personnaliser vos méthodes d’analyses statistiques. Vous avez besoin de réaliser des calculs sur des tableaux à double entrée. La formation IML vous apprend à utiliser la procédure IML pour manipuler des données sous forme matricielle, à réaliser des opérations sur des matrices, à créer des programmes réutilisables en fonction de vos besoins.

2 Fondamentaux Classroom Live Web Classroom e-Learning
La prévision avec SAS® Forecast Server
Cette formation présente comment générer de gros volumes de prévisions automatiques au travers de l’interface interactive de SAS® Forecast Studio.

2 Fondamentaux Classroom Live Web Classroom e-Learning
Utiliser SAS® High Performance Forecasting

Cette formation vous enseigne comment faire des prévisions automatiquement et vous apprend à utiliser les procédures de SAS® High Performance Forecasting

3 Intermédaire Classroom
Analyse des données du survie
Ce cours aborde les concepts d'analyse de survie en mettant l'accent sur les problèmes de santé. Lors de la formation, le formateur abordera les sujets sur le modèle des risques proportionnels de Cox, et non sur les modèles paramétriques. Cela n'est pas conçu pour les modélisateurs prédictifs.

3 Intermédaire Classroom Live Web Classroom
Building and Solving Optimization Models with SAS/OR
This course focuses on formulating and solving mathematical optimization models using the OPTMODEL procedure, from inputting data to interpreting output and generating reports. The course covers linear, integer, mixed integer, and nonlinear programming problems, with an emphasis on model formulation and construction.

3 Intermédaire Classroom Live Web Classroom
Fitting Poisson Regression Models Using the GENMOD Procedure
This course is for those who analyze the number of occurrences of an event or the rate of occurrence of an event as a function of some predictor variables. For example, the rate of insurance claims, colony counts for bacteria or viruses, the number of equipment failures, and the incidence of disease can be modeled using Poisson regression models.

This course includes practice data and exercises.

3 Intermédaire e-Learning
Le contrôle statistique de qualité avec SAS/QC®
This course is designed for professionals who use quality control or SPC methods to monitor, evaluate, and improve the quality of their processes. It is an ideal statistical training module to complement or supplement corporate quality training programs and Six Sigma programs.

3 Intermédaire Classroom e-Learning
SAS® Enterprise Guide® : analyse statistique
Cette formation a pour but de faire découvrir les principaux outils statistiques et l’application de ces méthodes au travers de l’interface conviviale de SAS® Enterprise Guide®.

3 Intermédaire Classroom Live Web Classroom e-Learning
Gérer vos modèles grâce à SAS® Model Manager
Vous souhaitez suivre le cycle de vie de vos modèles (SAS STAT, SAS Enterprise Miner, PMML) de prévision (credit scoring, ciblage marketing, détection fraude, développement ventes, …) dans une application partagée et structurée, afin de disposer à tout moment d’un bilan des performances des vos prédictions.

3 Intermédaire Classroom Live Web Classroom e-Learning
Analyse des données qualitatives en utilisant la régression logistique
Vous êtes statisticien ou analyste et souhaitez comprendre vos données…A l’issue de cette formation, vous saurez calculer des statistiques descriptives, mesurer des associations entre variables, mettre en oeuvre le modèle de régression logistique et valider ses performances explicatives et prédictives.

3 Intermédaire Classroom Live Web Classroom e-Learning
Analyse statistique - Niveau 2
Vous êtes statisticien et souhaitez approfondir vos connaissances en modélisation statistique sous SAS. A l'issue de cette formation, vous saurez mettre en oeuvre la méthodologie statistique, valider les hypothèses d'utilisation de différents modèles statistiques et donc choisir par ce biais le modèle adapté à votre question métier.

3 Intermédaire Classroom Live Web Classroom e-Learning
Analyse statistique à l'aide de la procédure GLIMMIX
Cette formation se focalise sur l’utilisation de la procédure GLIMMIX, procédure permettant d’estimer des modèles linéaires généralisés à effets mixtes. Vous mettrez en œuvre cette procédure et découvrirez ces options et instructions au travers différentes applications ( Modèle de Poisson, Régression Beta, mesures répétées…).

4 Expert Classroom
Techniques de classification
Vous êtes statisticien ou analyste et vous souhaitez analyser vos données en réalisant par exemple des typologies clients ou comportements. Vous avez besoin d’agréger vos données afin de les préparer à la modélisation. Les techniques de classification permettent de répondre à ces attentes.

4 Expert Classroom Live Web Classroom
Probability Surveys 1: Design, Descriptive Statistics, and Analysis
This course focuses on designing business and household surveys and analyzing data collected under complex survey designs. The course addresses the SAS procedures POWER, SURVEYSELECT, SURVEYMEANS, SURVEYFREQ, SURVEYREG, and SURVEYLOGISTIC. In addition, the graphing procedures GPLOT, SGPLOT and SGPANEL are also covered.

4 Expert Classroom Live Web Classroom
Analyse de données multivariée
Ce cours enseigne comment mettre en place et interpréter les analyses de données multivariées sur des données métiers ou de recherche. Il met l'accent sur la compréhension des résultats. Il présente les résultats principalement sous forme de graphiques.

4 Expert Classroom Live Web Classroom
Longitudinal Data Analysis with Discrete and Continuous Responses
This course is for scientists and analysts who want to analyze observational data collected over time. It is not for SAS users who have collected data in a complicated experimental design; they should take the Modèles Mixtes : Théorie et applications aux données de santé course instead.

4 Expert Classroom Live Web Classroom
Bayesian Analyses Using SAS
The course focuses on Bayesian analyses using the PHREG, GENMOD, and MCMC procedures. The examples include logistic regression, Cox proportional hazards model, general linear mixed model, zero-inflated Poisson model, and data containing missing values. A Bayesian analysis of a crossover design and a meta-analysis are also shown.

4 Expert Classroom Live Web Classroom
Préparation des données pour le Data Mining ou l'analyse statistique
La préparation des données est un point clé du succès de votre modèle statistique. La garantie d’un résultat ou d’une interprétation cohérente de votre modèle passe par une phase de préparation des données. Ce cours vous présente comment préparer vos données de manière efficace..

4 Expert Classroom Live Web Classroom e-Learning
Modèles Mixtes : Théorie et applications aux données de santé
Très utiles, les modèles mixtes permettent d'intégrer les notions de mesures répétées et d'effets aléatoires dans les analyses statistiques. Cette formation présente la procédure MIXED de SAS. Vous apprendrez à la mettre en œuvre au travers de différents plans d'expérience (Split plot, Cross over, Emboités...).

4 Expert Classroom Live Web Classroom e-Learning
Le Data Mining avec SAS : construction d’un modèle prédictif et techniques de scoring New
Vous souhaitez effectuer un ciblage marketing efficace, détecter des opportunités de ventes ... La régression logistique permet de répondre à vos attentes.

Cette formation vous présente la méthodologie SEMMA qui met en avant les étapes d’échantillonnage, de préparation et de transformation des données, de modélisation et de validation de la qualité et enfin de déploiement du modèle.
Cette formation s’appuie sur le langage de programmation SAS.

4 Expert Classroom Live Web Classroom e-Learning