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Foundation Tools (Programming, Grid Management, Enterprise Guide)

LI-REQ-249 SAS Grid Manager : Administration

SAS Grid Manager : Administration

PCAD94 / LI-REQ-249

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

À la fin du cours, le stagiaire sera capable de :

Utiliser la plateforme suite SAS Grid
Gérer l’environnement SAS Grid Manager
Comprendre la Plateforme RTM pour SAS et son fonctionnement
Paramétrer les fonctions du SAS Grid Manager afin de répondre aux attentes des utilisateurs
Comprendre les étapes de dépannage de l’environnement SAS Grid Manager

PUBLIC

PRE–REQUIS

Administrateurs SAS et power-users en lien avec cet environnement

Avoir suivi le cours « Administration de la plateforme SAS : administration système »

Avoir suivi le cours « Administration de la plateforme SAS : administration des métadonnées »

CONTENU

Introduction au Grid ManagerGrid : les fondamentaux et le vocabulaire

Introduction à la Plateforme Suite SAS Grid
Plateforme suite pour SAS Grid Architecture
Introduction à SAS Grid Manager
Prise en main et interaction entre SAS et le Grid

Administration Grid

Configuration
Bonnes pratiques : mise en oeuvre
Découverte et Gestion de l’environnement
Haute disponibilité

Sujets avancés

Les diagnostics et étapes de dépannage associés

SESSIONS PROGRAMMEES

Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici

VALIDATION

Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé

PEDAGOGIE

La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative

Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations

INTERVENANTS

La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.

MODALITES PRATIQUES

Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : Uniquement en INTRA. Contactez votre Institut 4.10.
Horaires : 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 3 jours )

LI-REQ-230 Préparation des données avec SAS® Enterprise Guide®

Préparation des données avec SAS® Enterprise Guide® PREPA_SEG / LI-REQ-230
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Découvrir et mettre en œuvre les phases de préparation de données avec l’outil SAS® Entreprise Guide® avant une analyse de Data Mining. Cela vous permet d’apprendre à : Accéder aux données Manipuler vos données pour préparer la base à analyser Créer des échantillons Réaliser une analyse descriptive de nos données, une régression logistique, pour comparer des fonctions de survie
PUBLIC	PRE–REQUIS
Chargés d’études Ingénieurs Analystes Data Miners	Connaissance sur l’utilisation d’outils informatiques
CONTENU
Introduction à SAS Entreprise Guide Accès aux données Manipulation des données avec le générateur de requêtes Création de nouvelles colonnes Filtrage de données Utilisation de fonctions Précision des intervalles de confiance Analyse de proportion Manipulation de tables SAS Création de jointures Concaténation de tables Transposition de tables Création d’échantillon avec la tâche Echantillon aléatoire Echantillonnage aléatoire Echantillonnage stratifié Analyse descriptive des données Représentation graphique : histogramme : nuage de points… La tâche statistique descriptive La tâche Fréquence à un critère de classification La tâche Analyse d’une table La tâche Analyse de distribution
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : Uniquement en INTRA. Contactez votre Institut 4.10. Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-228 SAS® Enterprise Guide® : analyse statistique

SAS® Enterprise Guide® : analyse statistique EGBS / LI-REQ-228
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Découvrir les principaux outils statistiques et l’application de ces méthodes au travers de l’interface conviviale de SAS® Entreprise Guide®. Cette formation vous présentera comment analyser et modéliser vos données : Introductions aux statistiques Analyse de données quantitatives, qualitatives et classification
PUBLIC	PRE–REQUIS
Statisticiens Analystes désirant utiliser une interface « pointer-cliquer ».	Être familiarisé avec SAS Enterprise Guide et les notions fondamentales de statistiques Avoir suivi un cours de premier niveau sur les statistiques portant sur les p-values, tests d’hypothèse, analyse de la variance et régression Etre en mesure d’effectuer des analyses et de créer des tables avec le logiciel SAS Enterprise Guide. Vous pouvez acquérir cette expérience en suivant cours le SAS Enterprise Guide 1 : requêtes et rapports de cours.
CONTENU
Concepts de base Parler des statistiques descriptives, Des statistiques inférentielles Enumérer les étapes pour effectuer un test d’hypothèse, Parler des bases de l’utilisation de votre logiciel SAS Introduction à SAS Enterprise Guide 7.1 et aux statistiques Etudier les concepts statistiques fondamentaux, Examiner les distributions, Décrire les données catégorielles, Construire des intervalles de confiance, Exécuter des tests d’hypothèse simples Analyse de Variance (ANOVA) Exécuter la procédure ANOVA, Effectuer plusieurs comparaisons, Exécuter une procédure ANOVA bidirectionnelle avec ou sans interactions Régression Utiliser une analyse exploratoire des données, Produire des corrélations, Ajuster un modèle de régression linéaire simple, Comprendre les concepts d’une régression multiple Construire et interpréter des modèles, Décrire toutes les techniques de régression, Explorer des techniques de sélection progressive Diagnostics de régression Examiner les résidus, Etudier les observations influentes et la colinéarité, L’analyse des données catégorielles Examiner des données catégorielles Décrire les données catégorielles Examiner les tests pour association générale et linéaire, Comprendre les concepts de la régression logistique simple et multiple
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VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire 1 386 € Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-227 SAS® Enterprise Guide® pour les programmeurs expérimentés

SAS® Enterprise Guide® pour les programmeurs expérimentés EGSP / LI-REQ-227
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Apprendre à interagir avec l’interface SAS Entreprise Guide afin d’en tirer profit. SAS Entreprise Guide est une interface qui permet aux utilisateurs de : Rédiger et soumettre du code Utiliser des tâches « pointer cliquer » pour générer des requêtes, rapports et graphiques de qualité
PUBLIC	PRE–REQUIS
Développeurs SAS qui souhaitent explorer en détail l’interface Guide pour en tirer pleinement profit	Avoir suivi SAS Programmation I – Les fondamentaux ou posséder une expérience équivalente Il n’est pas indispensable mais est recommandé d’avoir suivi SAS Programmation II – Les techniques de manipulation de données ou posséder une expérience équivalente
CONTENU
Introduction à : SAS Guide Ecrire des programmes SAS Naviguer dans l’environnement de programmation SAS Enterprise Guide Générer un projet et des flux de processus dans SAS Enterprise Guide Explorer les fonctionnalités de l’éditeur de programmes SAS Enterprise Guide Se servir d’outils de programmation complémentaires Analyser et convertir des programmes en flux Maintenir des programmes SAS et personnaliser les sorties Contrôler les sorties (journaux et rapports) Versionning des programmes Inclure des invites dans un programme SAS afin d’en faciliter le paramétrage Organiser les projets : flux, liens entre programmes, documentation Générer du code SAS avec des tâches puis interagir avec Introduire ce que sont les tâches Créer un graphique à barres et insérer du code personnalisé Créer un tableau croisé et modifier un modèle de code Interroger et explorer les données Combiner les résultats : regroupement et mise en forme des rapports générés au sein du projet
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VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire 1 386 € Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-226 Créer des rapports et des graphes avec SAS® Enterprise Guide®

Créer des rapports et des graphes avec SAS® Enterprise Guide® EGRG / LI-REQ-226
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Apprendre à utiliser l’interface “clic bouton” et les assistants de SAS® Entreprise Guide® pour : Générer des rapports détaillés ou de synthèse Améliorer les rapports en utilisant les options des tâches et en modifiant le code SAS généré par SAS® Entreprise Guide
PUBLIC	PRE–REQUIS
Utilisateurs expérimentés de SAS® Entreprise Guide® qui veulent créer des rapports et des graphiques ou améliorer la production de leurs sorties	Etre familier et utiliser l’interface SAS® Entreprise Guide® Aucune expérience de programmation n’est requise
CONTENU
Introduction : Objectifs du cours et présentation du cas d’étude, Préparation des données, Options de sortie Les histogrammes Utiliser les assistants de création d’histogrammes, Créer et appliquer des formats personnalisés, Personnaliser le code généré par SAS® Enterprise Guide® Les rapports (tabulaires ou croisés) Utiliser les assistants des tables de synthèse, Améliorer le rendu des résultats avec des propriétés, Afficher des pourcentages, Personnaliser le code généré par SAS® Enterprise Guide®, Créer une colonne calculée Représenter les distributions Présenter différentes distributions, Utiliser des assistants pour représenter les distributions Les cartes Présentation des cartes, Générer une carte avec l’assistant, Personnaliser le graphique créé, Manipuler les données pour créer des graphiques plus complexes, Nuages de points et Boites à moustache Générer un nuage de points, Superposer des nuages de points, Autres types de graphiques Autres types de graphiques
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. .
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : Uniquement en INTRA. Contactez votre Institut 4.10. Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-225 SAS® Enterprise Guide® niveau 2 : techniques avancées

SAS® Enterprise Guide® niveau 2 : techniques avancées EGAQ / LI-REQ-225
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Apprendre à : Utiliser la tâche « générateur de requête » avec l’éditeur d’expressions avancées Manipuler les tâches de l’onglet Données Utiliser des invites de commandes avancées Manipuler les données de type caractères et numériques et les valeurs de date. Convertir le type des variables Construire des expressions conditionnelles Regrouper et agréger vos données
PUBLIC	PRE–REQUIS
Analystes et créateurs de rapports souhaitant exploiter toutes les possibilités avancées offertes par l’interface de requêtage	Avoir suivi la formation « SAS® Entreprise Guide® : utilisation de l’interface : LI-REQ-224
CONTENU
Utilisation de tâches liées aux données Fractionnement, empilage des colonnes Transposition, échantillon aléatoire, etc… Utilisation de fonctions SAS dans les expressions avancées du requêteur Manipulations de valeurs Numériques, caractères, dates Conversion du type de variable : de caractères à numériques et inversement. Types de sortie dans SAS : rapport, table et vue de données Invite de commande avancées (valeurs multiples, intervalles) Instructions conditionnelles Recodage de valeurs, expression CASE Agrégation de données : regroupement, agrégat et filtres de groupes
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : 1 287 € Horaires : 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-224 SAS® Enterprise Guide® niveau 1 : utilisation de l’interface

SAS® Enterprise Guide® niveau 1 : utilisation de l’interface EGQR / LI-REQ-224
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Apprendre à : Naviguer dans l’interface pour accéder à ses données Manipuler, synthétiser, présenter ses données Importer des données sous différents formats, les stocker, les manipuler, les filtrer Créer des jeux de données et les exporter Produire des rapports avec une présentation personnalisée aux formats Rapports SAS, HTML, PDF et autres Automatiser les traitements et les mises à jour de vos données et projets
PUBLIC	PRE–REQUIS
Créateurs de rapports, statisticiens, chargés de recherche, analystes, dataminers et programmeurs SAS	Utilisateurs n’ayant aucune expérience en programmation ou connaissance SAS Etre familiarisé avec Windows et autres logiciels, comme Microsoft Office ou les tableurs Avoir une connaissance de la notion de bases de données
CONTENU
Accès aux données (tables SAS, Excel, Access, Fichiers texte) Utilisation de tâches Création de différents rapports (listing, fréquence,…) Filtrage des données en entrée Utilisation des tâches graphiques Utilisation du générateur de requête Création de nouvelles colonnes (expression, recodage de colonnes, agrégation) Utilisation de fonctions Agrégation de données, recodage de colonnes Jointures de tables Création d’une sortie agrégée Statistiques descriptives, Rapport tabulaire, rapport sous forme de liste Création de formats Création et utilisation d’invite de commandes Personnalisation et automatisation des résultats Etude de cas et synthèse
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous les formateurs sont certifiés sur les logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : 1 271 € Horaires : 9h30 – 13h00, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-223 Passez vos compétences en programmation SAS® au niveau supérieur !

Passez vos compétences en programmation SAS® au niveau supérieur ! PGSKLZ / LI-REQ-223
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
A travers la découverte des langages de programmation avancés : Apprendre à manipuler des chaînes de caractères complexes grâce aux expressions régulières Perl Apprendre à monter en mémoire les données pour optimiser leurs manipulations grâce aux Hash Objects Apprendre à paralléliser et moderniser les traitements à travers DS2 (DataStep2)
PUBLIC	PRE–REQUIS
Programmeurs SAS expérimentés souhaitant augmenter significativement leurs compétences en programmation	Maîtrise des concepts abordés en cours « programmation SAS II : Gestion des données »
CONTENU
Introduction Les expressions régulières Perl Introduction Utilisation d’expressions régulières Perl Les fonctions SAS PRX Utiliser les fonctions PRX pour valider les donnéesLes Hash ObjectsIntroduction Charger un Hash Object à partir d’une table SAS Utiliser les Hash Objects pour : Stocker et retrouver des données en mémoire Relier des enregistrements en mémoire Le DS2 (DataStep2) Introduction La syntaxe de base du DS2 Convertir une étape data SAS en DS2 Déclarer des variables, construire des expressions, créer des méthodes Convertir un programme DS2 en thread pour paralléliser son exécution
SESSIONS PROGRAMMEES Uniquement en intra. Constactez votre Institut 4.10
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
MODALITES PRATIQUES Durée : 1 jour soit 7 heures Prix intra : constactez votre Institut 4.10 Horaires 9h30 – 13h00, 13h30 – 17h30

( 1 jour )

LI-REQ-222 Programmation avec SAS® Studio

Programmation avec SAS® Studio SSGS / LI-REQ-222
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Apprendre à : Naviguer et personnaliser SAS Studio Ecrire et exécuter des programmes SAS Explorer et filtrer les données Personnaliser des fragments de code et créer vos propres fragments Utiliser des tâches prédéfinies pour générer du code SAS
PUBLIC	PRE–REQUIS
Programmeurs SAS expérimentés qui souhaitent utiliser SAS Studio comme une interface de programmation	Expérience en langage de programmation SAS
CONTENU
Programmation avec SAS Studio Présentation de l’interface SAS Studio Soumettre du code SAS Utiliser les fonctionnalités de SAS Studio Convertir des programmes vers SAS StudioGénération de code avec SAS Studio Exploration de données Génération de rapports à l’aide de tâches Utiliser des fragments de code
SESSIONS PROGRAMMEES Uniquement en intra : contactez votre Institut 4.10
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
MODALITES PRATIQUES Durée : 0,5 jour soit 3,5 heures Prix intra : contactez votre Institut 4.10 Horaires 9h30 – 13h00

( )

LI-REQ-221 Créer des applications stockées avec SAS® pour les programmeurs

Créer des applications stockées avec SAS® pour les programmeurs LI-REQ-221
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Créer et enregistrer des applications stockées à partir de n’importe quel programme SAS Construire des applications stockées dynamiques avec des paramètres de saisie en entrée Créer et gérer différentes sorties en résultat de vos applications stockées Lire des données Excel ou SAS en entrée de vos applications stockées
PUBLIC	PRE–REQUIS
Programmeurs SAS	Connaissance en programmation SAS Connaissance du langage macro
CONTENU
Introduction à la programmation des applications stockées Définition et fonctionnement des applications stockées Interactions avec les outils SAS et intégration avec la plateforme Structuration d’un programme SAS à des fins d’utilisation en application stockéeDéfinir des invites utilisateurs en entrée La gestion des invites et le framework associé Travailler avec des macros variables en tant qu’invites Paramétrer des invites multi valeurs Partager des invites Contrôler les saisies utilisateurGérer les sorties graphiques Découverte des techniques de programmation Optimiser les résultats des applications stockées Chaîner les applications stockées Créer des formats de sortie différents Envoyer des sorties par emailingAller plus loin avec les applications stockées Utiliser des tables SAS comme données d’entrée Exécuter une application stockée à l’intérieur d’un programme SAS Utiliser une feuille de calcul Microsoft Excel comme donnée d’entrée
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VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : Uniquement en INTRA. Contactez votre Institut 4.10. Horaires : 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-219 Langage Macro II : Techniques avancées

Langage Macro II : Techniques avancées LI-REQ-219
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Maîtriser les concepts du langage Macro : compilation et exécution. Ecrire un code dynamique et guidé par vos données. Aborder les techniques avancées permettant d’utiliser pleinement les fonctionnalités du langage Macro. Mettre en production et portabilité de Macros et de programmes SAS.
PUBLIC	PRE–REQUIS
Programmeurs SAS® expérimentés	Bonne connaissance de la programmation SAS et du langage Macro. Acquis liés à la formation « Le langage Macro : automatisation et paramétrage des traitements SAS » Mise en pratique des fonctionnalités abordées lors de cette formation (plusieurs mois d’expérience de programmation Macro sont conseillés).
CONTENU
Compléments à la formation Le langage Macro : automatisation et paramétrage des traitements SAS®. Gestion des caractères spéciaux : Fonctions de masquage Protection des caractères spéciaux en phase de compilation ou d’exécution du MacroProcesseur Macros variables Manipulation de données via les techniques Macro : Réalisation de calculs arithmétiques Utilisation de routines Management, lecture et écriture de fichiers externes Génération de code avec l’étape Data Construction de nouvelles fonctionnalités : Implémentation de Macros équivalentes aux fonctions de l’étape Data Implémentation d’opérateurs non supportés par le langage Macro Macros Autocall Macros compilées stockées Développement des applications Macro : Meilleures pratiques Débogage Création d’applications portables
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : 1 386 € Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-218 Langage Macro I : Automatisation et paramétrage des traitements SAS®

Langage Macro I : Automatisation et paramétrage des traitements SAS® MAC 1 / LI-REQ-218
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Comprendre le fonctionnement du macro processeur au sein du langage de programmation SAS Personnaliser, automatiser, faciliter la maintenance de vos programmes SAS afin de dégager du temps pour des analyses à valeur ajoutée
PUBLIC	PRE–REQUIS
Programmeurs SAS® Créateurs de rapports Statisticiens, chargés de recherche, analystes et dataminers	Acquis de la formation “Programmation SAS I : fondamentaux” (LI-REQ-183) Acquis de la formation “Programmation SAS II : gestion des données” (LI-REQ-184) Mise en pratique de ces acquis
CONTENU
Introduction au langage Macro : intérêt et processus Les Macros variables : Introduction aux variables Macro Macro-variables automatiques et utilisateur Référencement de Macros variables Délimitation des noms de Macros variables Fonctions Macro Définition de programmes Macros : Définition et appel de programmes Macro Macros programmes avec paramètres positionnels et à mots-clés L’étape DATA et l’interface SQL : Création de Macros variables durant l’étape DATA (CALL SYMPUTX) Référence indirecte de Macros variables Récupération de la valeur d’une Macro variable dans l’étape DATA (SYMGET) Création de Macros variables à l’aide du SQL La programmation Macro Traitement conditionnel et itératif Validation des paramètres Table globale et locale des symboles Etude de cas et synthèse
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire 1 287 € Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-217 Programmation SAS® III : Techniques avancées

Programmation SAS® III : Techniques avancées

LI-REQ-217

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

Apprécier l’adéquation entre les techniques proposées et les ressources consommées pour obtenir, en fonction de vos données et de votre environnement, le programme le plus optimisé :

- Utiliser des concepts avancés de lecture, de manipulation et de combinaisons de données
- Comparer différentes techniques de programmation
- Mesurer l’efficacité de vos traitements SAS et les optimiser

PUBLIC

PRE–REQUIS

Programmeurs SAS®
Créateurs de rapports
Statisticiens, chargés de recherche, analystes et dataminers

Mise en pratique des fonctionnalités abordées lors des formations (plusieurs mois d’expérience de programmation en SAS sont conseillés) :

Programmation SAS I : fondamentaux
Programmation SAS II : gestion des données

CONTENU

Mesures d’efficacité des traitements
Comprendre le chargement des données et les subtilités de fonctionnement de l’étape DATA
Qu’est ce qui influe sur les performances : les I/O, la mémoire, la bande passante, etc… et quelles options ou quelles modifications pour améliorer les traitements
Comprendre le stockage des numériques / compression de table / Les vues
Création et utilisation des indexes
Jointure, combinaison et mise à jour de tables via différentes méthodes
Utilisation de tableaux multidimensionnels (Arrays)
Utilisation des objets de hashage pour travailler sur des données en mémoire
Utilisation de multiples méthodes sur hash code
Etudier d’autres types de jointures avec multiples instructions SETS
Jointures conditionnelles, option key=, etc…
Création, utilisation et maintenance de formats permanents (création et mise à jour à partir de table)
Utilisation du format PICTURE / Création d’INFORMAT personnalisé
Création, utilisation et maintenance de fonctions personnalisées (PROC FCMP)
Utilisation de formats qui appellent des fonctions personnalisées

SESSIONS PROGRAMMEES

Visualisez le calendrier en ligne ici

VALIDATION

Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé

PEDAGOGIE

La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative
Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations

INTERVENANTS

La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.

MODALITES PRATIQUES

Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire 2 079€
Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( )

LI-REQ-184 Programmation SAS® II : Gestion des Données

Programmation SAS® II : Gestion des Données PROG 2 / LI-REQ-184
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Apprendre à accéder à différents types de structures de fichiers externes (hiérarchiques, lecture conditionnelle, …) Appréhender les différentes fonctionnalités afin de retraiter et de valoriser l’information collectée
PUBLIC	PRE–REQUIS
Programmeurs en informatique Statisticiens, chargés de recherche, analystes et data-miners Créateurs de rapports, data managers	Compétences délivrées dans le cadre de la formation « Programmation SAS I : fondamentaux » (LI-REQ-183) Révision du fonctionnement compilation/exécution de l’étape DATA Contrôle des entrées/sorties des tables SAS/options de table Création et Utilisation de variables cumulatives Gestion de groupe dans l’étape DATA en utilisant le BY
CONTENU
Lecture / Ecriture dans un fichier de données brutes / traitements des cas particuliers, Utilisation de différentes méthodes de lecture / d’informa Contrôle du chargement des enregistrements dans les fichiers plats Utilisation de fonctions SAS : caractères / numérique / date / conversion de type Technique de débogage dans l’étape DATA Traitement itératif des données (boucle DO) Utilisation de tableaux (ARRAY) Complément concernant les jointures de table
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire 1 287 € Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-183 Programmation SAS® I : fondamentaux

Programmation SAS® I : fondamentaux

LI-REQ-183

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

Découvrir la programmation SAS® et les interfaces de développement associées pour :

- Lire et extraire vos données
- Les manipuler et les transformer
- Editer des rapports

PUBLIC

PRE–REQUIS

- Programmeurs en informatique
- Statisticiens, chargés de recherche, analystes et
data-miners
- Créateurs de rapports

- Connaissance de l’environnement Windows et maîtrise des applications Windows telles que Microsoft Office
- Connaissance de la notion de bases de données

CONTENU

- Découvrir les bases et les concepts du langage SAS® :

Syntaxe,
Exécution,
Débogage

- Comprendre les phases de compilation et d’exécution des programmes SAS
- Accéder aux données : notion de bibliothèques et structure des tables
- Lire des fichiers :

de données brutes (délimités, standards ou non),
de feuilles Microsoft Excel,
de tables SAS ou issues d’un SGBD,…

- Explorer et décrire des données
- Manipuler les données :

filtres,
sélection et création de variables,
traitement conditionnel,
utilisation de fonctions SAS® pour manipuler les dates, …
Utilisation et création de formats personnalisés

- Combiner des tables :

Concaténation et imbrication,
Fusion des correspondances et des non correspondances

- Création et mise en forme de rapports de détail ou agrégés :

Les procédures FREQ, MEANS, UNIVARIATE
L’Output Delivery System (ODS)

SESSIONS PROGRAMMEES

Visualisez le calendrier en ligne ici

VALIDATION

Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé

PEDAGOGIE

- La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative
- Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations

INTERVENANTS

La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.

MODALITES PRATIQUES

Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire 1 931 €
Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 3 jours )

LI-REQ-163 Analyse de données à la française

Analyse de données à la française ADF / LI-REQ-163
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
L’objectif de l’analyse de données est la schématisation et la synthèse de l’information contenue dans de gros volumes de données. Le but est de décrire et détecter des comportements similaires entre clients. Les typologies de clients obtenues permettent, par exemple, de réaliser du ciblage marketing.
PUBLIC	PRE–REQUIS
Chargés d’études Statisticiens Chercheurs Ingénieurs d’études Chefs de projet	Avoir suivi la formation « Programmation SAS I : fondamentaux » : LI-REQ-183. Avoir des notions sur les modèles de régression Pour acquérir ces connaissances, le suivi de la formation « Analyse statistique – Niveau 1 » (LI-REQ-159) est conseillé.
CONTENU Présentation générale de l’analyse de données Analyse factorielle Analyse générale Analyse en composantes principales Analyse des correspondances simples Analyse des correspondances multiples Méthodes de classification Classification ascendante hiérarchique Classification autour des centres mobiles Liens entre les méthodes d’analyse de données Vers la modélisation statistique SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ICI
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : Uniquement en INTRA. Contactez votre Institut 4.10. Horaires 9h30 – 13h00, 14h00 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-159 Analyse Statistique Niveau 1

Analyse statistique – niveau 1 STAT1 / LI-REQ-159
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Les objectifs de cette formation sont de : Cette formation a pour objectif de faire découvrir les principaux outils statistiques ainsi que l’application via SAS de la démarche statistique et méthodologique. Après une présentation des principales statistiques descriptives et du principe des tests statistiques, cette formation vous présentera comment analyser et modéliser vos données. • Introduction aux statistiques • Analyse de données quantitatives • Analyse de données qualitatives
PUBLIC	PRE–REQUIS
Statisticiens Chercheurs Analystes métier	Avoir une connaissance des notions de p-values, de tests d’hypothèses, d’analyse de variance, de régression linéaire et de régression logistiqueEtre capable d’exécuter des programme SAS et de créer des tables SAS, acquis de la formation SAS Programmation Niveau I : Les fondamentaux (LI-REQ-183)
CONTENU Introduction aux concepts statistiques Statistique descriptive vs Statistique Inférentielle Examen des distributions à l’aide des PROC UNIVARIATE et FREQ Intervalles de confiance Tests d’hypothèse simple et à sur 2 échantillons avec la PROC TTEST ANOVA et Régression linéaire Analyse de variance à 1 facteur avec la PROC GLM Tests multiples Post-Hoc Analyse des corrélations avec la PROC CORR Modèle de régression linéaire simple avec la PROC REG Modèles linéaires complexes Analyse de variance à 2 facteurs avec et sans interaction Régression linéaire multiple Construction du modèle et choix des variables Méthodes de sélection automatiques disponibles dans la PROC GLMSELECT Interprétation et comparaison de modèles Vérification des hypothèses du modèle Examen des résidus pour vérification des hypothèses Points influents Problèmes de colinéarité SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ICI
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : 1.931 € TTC Horaires 9h30 – 13h00, 14h00 – 17h30

( 3 jours )

LI-REQ-133 Initiation à la Statistique

Initiation à la Statistique STAINT / LI-REQ-133
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Les objectifs de cette formation sont de : • Comprendre les notions de population et d’échantillons • Identifier la nature de vos variables • Calculer des statistiques pertinentes : tableaux de comptage, moyenne, dispersion … • Comprendre les notions d’intervalles de confiance et de tests d’hypothèses. • Modéliser vos données avec des modèles de bases (régression et comparaison de groupe) • Présenter vos résultats statistiques.
PUBLIC	PRE–REQUIS
Toute personne souhaitant acquérir le vocabulaire de base en Statistiques	Connaissance de l’environnement Windows Connaissance de la notion de bases de données
CONTENU Définition de la Statistique Notions de base : Populations et échantillons Calcul de statistiques descriptives sur variables qualitatives et quantitatives Définition et analyse d’une distribution Calcul et interprétation d’un intervalle de confiance Présentation des tests d’hypothèses Aller plus loin dans les tests d’hypothèses : Comparaisons de groupe, test du Chi2… Linéarité et calcul du coefficient de corrélation Présentation du modèle de régression linéaire simple Généralisation à un modèle multiple Etude de cas : mise en œuvre des concepts et notions présenté pendant la formation SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ICI
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : 1.525 € TTC Horaires 9h30 – 13h00, 14h00 – 17h30

( 2 jours )

SAS Visual Analytics

LI-REQ-239 SAS Visual Analytics 1 pour SAS Viya : les fondamentaux

SAS Visual Analytics 1 pour SAS Viya : les fondamentaux YVA182 / LI-REQ-239
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Apprendre à utiliser SAS Visual Analytics sous SAS Viya pour : Interagir avec la page d’accueil Visualiser et naviguer dans un rapport avec le Viewer Accéder aux données Préparer les données avec SAS Data Studio Explorer et analyser les données avec SAS Visual Analytics Créer des rapports interactifs à l’aide de SAS Visual Analytics
PUBLIC	PRE–REQUIS
Analystes métiers	Pas de connaissance en SAS nécessaire Savoir utiliser un ordinateur et un navigateur WEB
CONTENU
Débuter avec SAS Visual Analytics Introduction à SAS Visual Analytics Présentation de l’environnement Visualiser des rapports avec le Viewer Préparer les données avec SAS Visual Analytics Accéder aux données Nettoyer les données en utilisant SAS Data Studio Explorer les données avec SAS Visual Analytics Travailler les éléments de données Explorer les données à l’aide de représentation graphique Créer de nouveaux éléments de données et appliquer des filtres Lier les graphiques Créer des rapports avec SAS Visual Analytics Rapports simples Rapports interactifs Utiliser des règles d’affichages
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : 1 139,00 € TTC Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-238 SAS® Visual Analytics : Administration sur une architecture distribuée

SAS® Visual Analytics : Administration sur une architecture distribuée YVAM / LI-REQ-238
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Décrire l’architecture et la technologie de SAS® Visual Analytics Gérer les utilisateurs, les groupes et les rôles avec SAS® Visual Analytics Administrer les bibliothèques, les données, les serveurs, les utilisateurs et la sécurité Comprendre et administrer un environnement distribué et non distribué sous Linux
PUBLIC	PRE–REQUIS
Administrateurs qui ont besoin d’apprendre comment gérer un environnement distribué.	Une connaissance de SAS® Visual Analytics serait appréciée mais pas indispensable.
CONTENU
Présentation de SAS® Visual Analytics Concepts généraux Personnalisation de la page d’accueil Description des tâches d’administration SAS® Visual Analytics : architecture et technologie Présentation de l’architecture Focus sur les couches « serveur » et « middle » Rôle et intérêt du serveur LASR et de la partie HDFS Gestion des différents serveurs LASR SAS® Visual Analytics : administration Administration des comptes externes Gestion des utilisateurs, des groupes et des rôles pour SAS® Visual Analytics Gestion des dossiers à partir de la SAS ® Management Console (SMC) Gestion des données avec SAS® Visual Analytics Administrator Répertorier et charger des tables de données Caractéristiques des bibliothèques de données LASR Chargement des données dans Hadoop (HDFS) Les chargements de données « à la volée » (Self-service imports) Préparation des données avec l’interface « Data Builder » SAS® Visual Analytics : authentification et autorisations Compréhension du mécanisme d’authentification Gestion de la sécurité et des droits d’accès aux données Gestion des accès via les outils mobiles (smartphones & tablettes) Gestion des alertes Consultation de rapports pour les administrateurs
SESSIONS PROGRAMMEES Uniquement proposé en session intra. Contactez votre site Institut 4.10
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30 Prix : Uniquement en INTRA. Contactez votre Institut 4.10.

( )

LI-REQ-237 SAS® Visual Analytics : Administration sur une architecture Windows non distribuée

SAS® Visual Analytics : Administration sur une architecture Windows non distribuée YVAW / LI-REQ-237
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Décrire l’architecture et la technologie de SAS® Visual Analytics Gérer les utilisateurs, les groupes et les rôles avec SAS® Visual Analytics Administrer les bibliothèques, les données, les serveurs, les utilisateurs et la sécurité
PUBLIC	PRE–REQUIS
Administrateurs qui ont besoin d’apprendre comment gérer un environnement non distribué avec SAS® Visual analytics.	Une connaissance de SAS® Visual Analytics serait appréciée mais pas indispensable.
CONTENU
Présentation de SAS® Visual AnalyticsArchitecture et technologie de SAS® Visual Analytics Présentation de l’architecture Les différents tiers Gestion du serveur LASR Gestion des utilisateurs Comptes externes Utilisateurs, groupes et rôles Gestion des répertoires avec la SAS® Management Console Gestion des données avec SAS® Visual Analytics Administrator Charger des données Les librairies de données LASR Préparation des données Gestion de l’authentification et des autorisations d’accès Les authentifications Mise en place de la sécurité Gérer les devices mobiles Gérer les alertes et les commentaires Utiliser les applications stockées avec SAS® Visual Analytics
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : 1 366,00 € TTC Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-236 SAS® Visual Analytics : Exploration et reporting

SAS® Visual Analytics : Exploration et reporting YVAG / LI-REQ-236
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Apprendre à accéder à l’environnement SAS® Visual Analytics Apprendre à explorer les données avec SAS® Visual Analytics Explorer Apprendre à créer des rapports avec SAS® Visual Analytics Designer
PUBLIC	PRE–REQUIS
Créateurs de rapports Utilisateurs métier Analystes Data Managers	Avoir une expérience dans l’utilisation de Microsoft Word et Microsoft Excel Savoir utiliser un navigateur web
CONTENU
Présentation de la solution SAS® Visual Analytics Exploration de SAS® Visual Analytics Utilisation de l’interface SAS® Visual Analytics Accéder à des rapports Visual Analytics Utilisation de SAS® Visual Analytics Explorer Présentation de Visual Analytics Explorer Exploration interactive dans les données Créer des explorations et des visualisations Réaliser des analyses de données et gérer les explorations de données Création de rapports avec SAS® Visual Analytics Utilisation de l’interface Visual Analytics Designer Sélectionner des données et créer un rapport Découverte des objets de création de rapport Créer des rapports avancés avec sections et liens entre rapports
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 1 jour soit 7 heures Prix stagiaire : Uniquement en INTRA. Contactez votre Institut 4.10. Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 1 jour )

LI-REQ-234 SAS Visual Analytics : Fast Track

SAS Visual Analytics : Fast Track YVAF / LI-REQ-234
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
La formation vise à apprendre à explorer les données et générer des rapports à l’aide de SAS Visual Analytics, créer des requêtes dans SAS Visual Data Builder et connaître les fondamentaux de SAS Visual Analytics Administration.A l’issu du cours, le stagiaire est en mesure de : - Accéder à l’environnement - Accéder et préparer les données pour les phases d’exploration, d’analyse et de reporting - Explorer les données - Créer des rapports - Visualiser les rapports via SAS ® Visual Analytics Viewer et SAS ® Mobile BI
PUBLIC	PRE–REQUIS
Créateurs de rapports Business users Analystes Data Managers	Connaissance de l’environnement Windows et maîtrise des applications Windows telles que Microsoft Office Savoir comment utiliser un navigateur web pour accéder à de l’information
CONTENU
Présentation de la solution SAS® Visual Analytics Exploration des concepts SAS ® Visual Analytics Utilisation de l’interface SAS ® Visual Analytics Préparation des données pour SAS ® Visual Analytics Administration de l’environnement Chargement des données avec SAS Data Builder Utiliser l’interface SAS Visual Analytics Administrator Utilisation de SAS ® Visual Analytics Explorer Présentation de Visual Analytics Explorer Accés à une source de données Créer des vues Interactions et visualisations Création de rapports avec SAS ® Visual Analytics Exploration de l’interface Visual Analytics Designer Création d’un rapport simple Travail avec les graphiques Génération de rapports multi-sections Travail avec les jauges Travail avec les tables Définition des interactions Visualisation des rapports SAS ® Visual Analytics Visualisation des rapports sur le web Visualisation des rapports sur des interfaces mobiles Etude de cas : créer des analyses et rapports grâce à SAS ® Visual Analytics SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire 1 931 € Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 3 jours )

SAS Viya

LI-REQ-277 Supervised Machine Learning avec SAS Viya

Supervised Machine Learning avec SAS Viya DDMML34 / LI-REQ-277
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Cette formation se focalise sur le processus d’analyse des données. De la phase d’exploration à la phase de mise en place du score, de nombreuses techniques de Machine Learning et de modélisation sont couvertes, avec des rappels théoriques sur les méthodes et leur mise en pratique via l’interface SAS Studio.
PUBLIC	PRE–REQUIS
Toute personne ayant en charge la préparation des données à des fins d’analyses métiers.	Aucun prérequis.
CONTENU
Introduction à SAS Viya, à la préparation et à l’exploration de données Introduction à SAS Viya Architecture, sessions et bibliothèques CAS Environnement SAS StudioRégression Concepts de modélisation prédictive Introduction à la régression Gestion des données manquantes Sélection des facteurs explicatifs Interprétation du modèle Transformation de facteurs Régression polynomialeArbre de décision Introduction à la modélisation Partitionnement récursif Élagage de l’arbre Forêts aléatoires et gradient boosting Réseaux de neurones SVM Machine de factorisation Validation du modèle et mise en place du scoring
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé.
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours (7 heures par jour) Prix stagiaire : Consultez votre Portail client I4.10 Horaires : 9h30-13h00 ou 14h00-17h30 (voir calendrier)

( 2 jours )

LI-REQ-276 SAS® Viya® et intégration Python pour Machine Learning

SAS® Viya® et intégration Python pour Machine Learning POSI34 / LI-REQ-276
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Dans cette formation, vous apprendrez à faire communiquer l’API Python avec le serveur CAS depuis l’application web Jupyther Notebook. Vous apprendrez à charger en mémoire des données dans un environnement distribué, à analyser ces données et à créer des modèles prédictifs dans CAS en utilisant les fonctionnalités de bases de Python au travers le package SWAT (SAS Wrapper Analytics Transfer). Vous apprendrez aussi à récupérer les résultats sur votre poste client et à utiliser le langage Python pour comparer des modèles.
PUBLIC	PRE–REQUIS
Utilisateurs codant en Python et souhaitant utiliser la plateforme SAS Viya pour une modélisation des données rapide et efficace.	Avant de suivre ce cours, vous devriez avoir de l’expérience dans l’écriture de programmes Python pour l’analyse de données. Il n’y a pas de prérequis SAS.
CONTENU
SAS Viya et l’intégration Open Source SAS Viya et Cloud Analytic Services (CAS) Interfaces de développement open source Scripting Wrapper for Analytics Transfer (SWAT) Principes fondamentaux des API R et PythonMachine Learning Modélisation prédictive Modèles prédictifs. Évaluation du modèle
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VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 1 jour soit 7 heures Prix stagiaire : Consultez votre Portail client I4.10 Horaires 9h30-13h00, 14h00-17h30

( 1 jour )

LI-REQ-275 Réseaux neuronaux : Essentiels

Réseaux neuronaux : Essentiels INTN34 / LI-REQ-275
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Cette formation vous permet d’acquérir les notions de base sur les réseaux de neurones en combinant théorie et pratique à l’aide d’exemples d’applications. Vous apprendrez à programmer un réseau de neurones et découvrirez les méthodes pour ajuster les paramètres du modèle pour résoudre vos problématiques métiers. Vous implémenterez les notions de « early stopping » et de « weight decay » et réaliserez une recherche automatique des valeurs des hyperparamètres du modèle. Une dernière section aborde la notion de Deep Learning. Vous gagnerez de l’aisance dans la construction d’un réseau de neurones avec SAS 9.4 et avec la plateforme SAS Viya.
PUBLIC	PRE–REQUIS
Les personnes intéressées par l’apprentissage des réseaux neuronaux, du machine learning en général, des techniques de data scientist, ainsi que des logiciels SAS.	Avant de suivre ce cours, vous devez avoir les connaissances suivantes : Connaissance de la programmation en SAS ou SQL (ou les deux) Une compréhension de base du calcul
CONTENU
Réseaux de neurones : Les Bases Introduction Le Perceptron multicouche Le paradigme des réseaux neuronaux Utilisation de modèle complémentaire pour interpréter les prédictions d’un réseau de neuronesRéseaux de neurones : Les détails Estimation des paramètres Méthodes d’optimisation numériques Stabilisation des valeurs de paramètres Données déséquilibrées Optimisation de recherche de réseaux Apprentissage d’un réseau de Neurones Sélection des hyperparamètres en auto-apprentissage Introduction au Deep Learning Réseaux RBF (Radial Basis Function)
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VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé.
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours (7 heures par jour) Prix stagiaire : Consultez votre Portail client I4.10 Horaires : 9h30-13h00 ou 14h00-17h30 (voir calendrier)

( 2 jours )

LI-REQ-273 Analyse et optimisation de réseau dans SAS® Viya®

Analyse et optimisation de réseau dans SAS® Viya® VYNA34 / LI-REQ-273
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Ce cours fournit un ensemble d’algorithmes permettant d’effectuer à la fois l’analyse et l’optimisation des réseaux. Des démonstrations et des exercices pratiques mettent l’accent sur la théorie, et des études de cas illustrent les résultats possibles de ces techniques. Les activités pratiques sont basées sur les procédures NETWORK et OPTNETWORK de SAS Viya. L’analyse de réseaux s’appuie sur la théorie des graphes permettent ainsi d’améliorer les capacités du data mining et du machine learning mais aussi de compléter les algorithmes d’optimisation plus génériques. Dans beaucoup de cas pratiques, l’interaction entre deux facteurs d’intérêt du modèle joue un rôle important. L’analyse de réseaux va bien au-delà des analyses de classification et de prédiction traditionnelles pour identifier des formes dans des données métier en se basant sur le comportement et les relations entre les entités étudiées. L’analyse de réseaux peut être utilisée dans de nombreux domaines tels que les communications et les médias, la banque, l’assurance, la grande distribution, les services publics, les voyages et les transports et ce pour traiter des problématiques de fidélisation de clients, de détection de fraudes, d’identification d’anomalies. Les réseaux apparaissent également de manière explicite et implicite selon les contextes d’application. Les réseaux sont souvent construits à partir de certains types de relations naturelles, telles que les relations entre les chercheurs qui cosignent des articles, les acteurs qui apparaissent dans le même film, les mots ou les sujets qui apparaissent dans le même document, les articles qui apparaissent ensemble dans un panier d’achat, les suspects de terrorisme qui voyagent ensemble ou sont vus au même endroit, etc. Dans ces types de relations, la force ou la fréquence de l’interaction est modélisée par le calcule d’une pondération du lien du réseau.
PUBLIC	PRE–REQUIS
Data Scientists, analystes d’affaires, statisticiens, mathématiciens, ingénieurs de réseaux, informaticiens, analystes, data miners dans différents domaines : communications et médias, banques et finance, assurances, grande distribution, détection de la fraude.	Afin d’être à l’aise dans la réalisation des exercices, vous devez avoir des connaissances de base en statistiques et en mathématiques et des notions sur le langage de programmation SAS.
CONTENU
Concepts de l’analyse de réseau Introduction Concepts et propriétés Petits mondes et graphiques aléatoires. Méthodes d’analyse Analyse des sous-réseaux Introduction Composants connectés Composants bi-connectés Détection de communauté Rechercher réseau Mesures d’importance Paramètres du réseau Centralité		ü Interrelation Vecteurs propres Optimisation du réseau Clique Cycle Affectation linéaire Flux de réseau à coût minimal Coupe minimale Chemin le plus court Fermeture transitoire Problème du voyageur de commerce Etude de cas
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VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 1 jour soit 7 heures Prix stagiaire : Consultez votre Portail client I4.10. Horaires 9h30-13h00, 14h00-17h30

( 1 jour )

LI-REQ-272 Optimisation pour la DataScience et l’intelligence artificielle

Optimisation pour la DataScience et l’intelligence artificielle ORVY34 / LI-REQ-272
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Ce cours se concentre sur les concepts d’optimisation linéaire, non linéaire et linéaire en nombre entiers avec SAS Viya. Les participants apprennent à formuler des problèmes d’optimisation et à rendre leurs formulations efficaces en utilisant des ensembles d’indices et des tableaux. Les démonstrations du cours comprennent des exemples de formulation de régimes et d’optimisation de portefeuille. La procédure OPTMODEL est utilisée pour résoudre des problèmes d’optimisation qui renforcent les concepts introduits dans le cours
PUBLIC	PRE–REQUIS
Data scientist devant développer des fondamentaux en optimisation et ayant des bases solides en mathématiques	Avant de vous inscrire à ce cours, vous devez être à l’aise avec la manipulation des données à l’aide du langage de programmation SAS. Ces connaissances peuvent s’acquérir en suivant la formation “Programmation SAS : Les fondamentaux”. Des notions en programmation linéaire et en algèbre matriciel peuvent être utiles mais ne sont pas nécessaires.
CONTENU
Introduction à l’optimisation mathématique Introduction Illustration avec un exemple simple La procédure OPTMODEL Programmation Linéaire Introduction à la programmation linéaire. Formulation et résolution de problèmes de programmation linéaire avec la PROC OPTMODEL. Utilisation d’ensembles d’indices et de tableaux dans la procédure OPTMODEL. Valeurs doubles et coûts réduits dans la méthode simplex (auto-formation). Lecture de tables SAS (auto-formation). Programmation non linéaire Introduction à la programmation non linéaire. Résoudre les problèmes de programmation non linéaire à l’aide de la PROC OPTMODEL. Programmation linéaire en nombres entiers Introduction à la programmation linéaire en nombres entiers Résolution de problèmes de programmation linéaire en nombres entiers avec la PROC OPTMODEL.
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures Prix stagiaire : Consultez votre Portail client I4.10. Horaires 9h30-13h00, 14h00-17h30

( 2 jours )

LI-REQ-271 Analyse visuelle de texte dans SAS® Viya®

Analyse visuelle de texte dans SAS® Viya® SVTA84 / LI-REQ-271
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
SAS Visual Text Analytics vous permet de découvrir dans des données non structurées des informations enfouies en utilisant la puissance combinée du traitement automatique du langage naturel, du Machine Learning et des règles linguistiques. Cette formation couvre les cinq composants de l’analyse textuelle : Analyser, collecter, structurer, catégoriser des documents et analyser les sentiments qu’il s’en dégage. L’analyse consiste à révéler les thèmes dominants contenus dans la collection de documents. Des requêtes linguistiques sophistiquées sont construites pour répondre à des besoins d’information spécifique. Une solution intégrée a été développée utilisant l’extraction d’information extraites de règles d’expert et combinant les résultats du machine Learning et la catégorisation de documents. Ce cours s’appuie sur l’utilisation de SAS Viya dans un environnement distribué.
PUBLIC	PRE–REQUIS
Cette formation s’adresse aux Analystes textuels, analystes d’affaires et de marketing, analystes Web, professionnels de la BI, professionnels de l’intelligence client, analystes des médias sociaux et bibliothécaires de documents.	Aucune expérience en programmation SAS ni connaissance statistique n’est requise. Vous devez être à l’aise avec un ordinateur, avoir de l’expérience avec les solutions logicielles basées sur un navigateur et avoir une compréhension de base des différences entre les champs de données structurés (numériques) et non structurés (texte).
CONTENU
Introduction à SAS Visual Text Analytics SAS Visual Text Analytics Défis des languesDémonstrations de SAS Visual Analytics Conversion de documents pour l’analyse à l’aide de SAS Data Explorer Création d’un projet sans concepts prédéfinis Création d’un projet avec concepts personnalisésLes Nœuds de SAS Visual Text Analytics Projets Concepts et termes Thématiques automatiques Catégories Scoring de documents Définitions de règles de concepts et de catégories Les règles de SAS Visual Analytics Les règles de concepts de SAS Visual Analytics Les règles de catégories de SAS Visual Analytics Etude de cas Relever les informations au sujet de l’angoisse et la dépression à partir de rapports sur des médicaments Catégorisation automatique de rapports d’incidents ASRS Relever les informations au sujet des plaintes sur les hypothèques dans des données clients
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé.
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours (7 heures par jour) Prix stagiaire : Consultez votre Portail client I4.10 Horaires : 9h30-13h00 ou 14h00-17h30 (voir calendrier)

( 2 jours )

LI-REQ-270 Deep Learning Utilisant SAS

Deep Learning Utilisant SAS DLUS84 / LI-REQ-270
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Ce cours présente les composantes essentielles de l’apprentissage profond (deep learning). Vous apprenez à construire des réseaux de neurones à propagation avant (deep freeforward, MLP) , convolution (convultional), réseau de neurones récurrent (recurrent networks), ainsi que des variantes auto-encodeur débruiteur (denoising autoencoders). Les réseaux de neurones sont utilisés pour résoudre des problèmes qui incluent la classification traditionnelle, la classification d’images et les séquences dépendante (sequence-dependent) de la sortie. Le cours alterne de la théorie avec des applications. Des démonstrations pratiques et des études des cas sont incluses dans le cours pour renforcer les concepts clés. Les méthodes de recherche d’hyperparamètres sont décrites et démontrées pour trouver un ensemble optimal de modèles d’apprentissage profond. L’apprentissage par transfert (transfer learning) est expliqué en détail car cette application s’est révélée prometteuse dans l’apprentissage profond. Enfin, vous apprenez comment personnaliser un modèle d’apprentissage profond SAS pour rechercher de nouveaux domaines pour ainsi l’appliquer. Experts des méthodes machine learning intéressés par le deep learning, computer vision et natural language processing (NLP).
PUBLIC	PRE–REQUIS
	Avant de suivre ce cours, vous devez vous familiariser avec les logiciels Windows. En plus, vous devez avoir des connaissances de base sur la modélisation via les réseaux de neurones. Vous pouvez acquérir des connaissances sur la modélisation via les réseaux de neurones en suivant le cours Réseau de Neurones : Essentiels. Une expérience préalable du logiciel SAS est utile mais pas indispensable.
CONTENU Introduction à l’apprentissage profond Introduction aux réseaux de neurones (neural network) Introduction à l’apprentissage profond (deep learning) Optimisation ADAM Abandon des unités (Dropout) Normalisation de lot (Batch normalization) Auto-encodeur (Autoencoders) Construire des auto-encodeurs spécifiques (autoformation) Réseau de Neurones Convolutif Applications, Couche d’entrée, Couches convolutionnelles Padding, Couches Pooling, Couches traditionnelles, Types des connexions skip-layer Pré-traitement (pré-processing) des images et enrichissement des donnée (data-enrichment) Entrainement des réseaux neuronaux convolutifs Réseaux Neuronaux Récurrents (Recurrent Neural Network) Introduction générale Introduction aux réseaux neuronaux récurrents Sous-types des réseaux neuronaux récurrents Analyse des séries chronologiques via les réseaux neuronaux récurrents Analyse des sentiments (Sentiment Analysis) via les réseaux neuronaux récurrents
Optimisation (Tuning) des Réseaux de neurones Sélection des hyperparamètres Hyperbandes Sujets additionnels Type d’apprentissage par transfert (Transfer Learning), apprentissage par transfert basique, stratégies d’apprentissage par transfert, apprentissage par transfert avec prétraitement non supervisée, personnalisation avec FCMP (SAS Function Compiler)
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé.
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours (14 heures par jour) Prix stagiaire : Consultez votre Portail client I4.10. Horaires : 9h30-13h00 ou 14h00-17h30 (voir calendrier)

( 2 jours )

LI-REQ-269 Préparation de données pour SAS Viya

Préparation de données pour SAS Viya DIDMPV / LI-REQ-269
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Cette formation propose un aperçu des possibilités de SAS Data Preparation sur SAS Viya pour préparer vos données à l’analyse. Les étapes de préparation des données incluent l’importation de diverses sources de données, la préparation et le nettoyage de ces données pour l’analyse mais aussi le partage et la diffusion des données.
PUBLIC	PRE–REQUIS
Toute personne ayant en charge la préparation des données à des fins d’analyses métiers.	Aucun prérequis.
CONTENU
Introduction à SAS Viya et à SAS Data Preparation Présentation de la plateforme SAS Viya Comprendre les points critiques de l’analyse de données Comprendre les possibilités de SAS Data Preparation Elaboration d’un projet de gestion des données Nécessité d’avoir une plateforme de données partagées Création d’un projet de Gestion des données pour promouvoir la réutilisation des données, leur cohérence et le partage entre équipe. Découverte, Importation et exploration de données Bonne pratique et efficacité d’accès aux données Importation et filtre de données provenant de différentes sources incluant les tables SAS et les données des réseaux sociaux Qualité et structure des données Préparation des données pour l’analyse statistique Créer et gérer la table d’analyse et ses colonnes Nettoyer les données en utilisant des transformations (qualité QKB) Créer un plan de préparation enregistrant toutes les modifications réalisées Transformer les données en données d’analyse Gérer et agréger les colonnes Utilisation des fonctions Nettoyage des données via des transformations Filtrage et transposition de tables
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé.
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours (7 heures par jour) Prix stagiaire : Consultez votre Portail client I4.10 Horaires : 9h30-13h00 ou 14h00-17h30 (voir calendrier)

( 2 jours )

LI-REQ-266 La prévision en utilisant Model Studio de SAS Viya

La prévision en utilisant Model Studio de SAS Viya FVVF84 / LI-REQ-266
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Cette formation vous propose un tour d’horizon des fonctionnalités de prévision du composant Model Studio de SAS Viya.Vous verrez comment charger en mémoire et comment visualiser selon leurs caractéristiques des données temporelles avant de les modéliser. Vous découvrirez la notion de chemin pour générer des prévisions et sélectionner après comparaison le modèle champion ainsi que la notion de prévisions à grande-échelle.
PUBLIC	PRE–REQUIS
Prévisionniste ou analyste métier dans le domaine de la grande distribution, de la banque, du manufacturing ou pharmaceutiques.	Connaissances basiques sur la modélisation et les concepts de prévision Pas de connaissances en programmation nécessaire
CONTENU
Introduction et visualisation des données Présentation de la page d’accueil Création d’un projet de prévisions et chargement des données Visualisation les données à modéliser selon les attributs des variables Premiers pas avec les pipelines Modèles de bases disponibles dans les pipelines Masque de pipelines et comparaison de pipelines Statistiques de qualité et sélection du modèle de prévisions Présentation des familles de modèles disponibles Prévisions hiérarchiques Définition prévisions hiérarchiques Création des series et consolidation des prévisions Combinaison de modèles Validation du modèle Fonctionnalités de post-prévisions Corrections et ajustements de la prévision Exportation des tables générées. Accès et récupération du code généré Création d’évènements dans un projet Model Studio Ajout de variables évènements avec la PROC TSMODEL
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours (7 heures de formation par jour) Prix stagiaire : 1139€ TTC Horaires : 9h30-13h00, 14h00-17h30

( 2 jours )

LI-REQ-265 Programmation sous SAS® Viya

Programmation sous SAS® Viya PGVIYA / LI-REQ-265
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Ce cours met en avant la puissance du serveur CAS pour accéder, gérer et manipuler les tables en mémoire.
PUBLIC	PRE–REQUIS
Ce cours s’adresse aux programmeurs SAS qui souhaitent exécuter leurs traitements sous SAS Viya. Ce cours ne s’adresse pas aux programmeurs débutants sous SAS.	Justifier d’une expérience en programmation de 9 mois minimum et notamment : Connaître les concepts de programmation Savoir utiliser SAS pour accéder à des librairies de données et utiliser le langage SQL Savoir créer et manipuler les formats de date Savoir lire, concaténer, fusionner des tables de données Savoir utiliser les fonctions SAS pour transformer et manipuler les données Savoir utiliser la procédure FORMAT pour créer des formats personnalisés
CONTENU
Introduction à SAS Viya Accéder aux librairies de données SAS Les caslibs session-scope ou global-scope Accéder aux caslibs et changer de caslib Charger les données dans CAS (SAS Cloud Analytic Services) Introduction au chargement de données dans CAS et à leur sauvegarde tables session-scope et global-scope accéder aux tables SAS, aux fichiers CSV, et aux fichiers Excel et les charger dans CAS Monter une table dans CAS Sauvegarder et utiliser les fichiers SASHDAT Modifier les programmes SAS pour une exécution sous SAS Viya Rappel du traitement mono-thread sous SAS Base Introduction au traitement multi-thread sous SAS Viya Modifier l’étape DATA pour l’exécuter sous CAS Comprendre les restrictions d’usage de l’étape DATA dans CAS Modifier les codes SQL pour les exécuter sous CAS en utilisant FedSQL Utiliser les procédures et les fonctions natives de CAS Utiliser les procédures de CAS Créer et utiliser des formats personnalisés dans CAS Utiliser les fonctions SAS dans CAS
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE		INTERVENANTS La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 1 jour (7 heures de formation) Prix stagiaire : 569€ TTC Horaires :9h30-13h00, 14h00-17h30

( 1 jour )

LI-REQ-248 SAS Viya 3.3 Administration : Fondamentaux

SAS Viya 3.3 Administration: Fondamentaux

SAVI33 / LI-REQ-248

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

Découvrir comment exécuter les fonctions essentielles d’administration SAS et monitorer l’environnement à l’aide de SAS Environment Manager, de CAS Server Manager et de SAS Studio.Apprendre à :

Manager et contrôler les serveurs et services SAS Viya
Gérer les utilisateurs et les groupes dans l’environnement SAS Viya
Intégrer un serveur de gestion des identités et accès
Gérer les données et le contenu dans l’environnement SAS Viya
Maintenir la sécurité sur le contenu et les composants SAS Viya.

PUBLIC

PRE–REQUIS

Administrateurs LINUX qui utilisent la version SAS Viya 3.3Administrateurs utilisant SAS Visual Analytics 8

Avoir une connaissance pratique des commandes du système d’exploitation Linux

CONTENU

Introduction à SAS Viya

Présentation de l’architecture SAS Viya
Sessions et données dans SAS Viya
L’utilisation de SAS Studio sur SAS Viya

Les serveurs dans SAS Viya

Les serveurs SAS Viya et SAS Cloud Analytic Services (CAS)

La configuration générale

Définir et utiliser les CASLIB
Gestion des licences dans SAS Viya
Configuration

L’architecture SAS Viya CAS Data

Gestion de contenu

Gestion des identités

Intégrer SAS Viya et LDAP
Rôles et règles

Autorisations

Monitoring

SAS Environment Manager
CAS server monitor

Sauvegarde et récupération

Logging

Les serveurs SAS Viya, SAS Cloud Analytic Services, SAS Configuration Server

Les nouveautés de l’administration de SAS® Viya 3.3

Examiner les nouvelles fonctionnalités du tableau de bord d’administration de SAS Environment Manager
Les améliorations de sécurité
La nouvelle interface de commande

SESSIONS PROGRAMMEES

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VALIDATION

Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé

PEDAGOGIE

La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative

Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations

INTERVENANTS

La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.

MODALITES PRATIQUES

Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 888 € TTC
Horaires : 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 3 jours )

LI-REQ-247 SAS Visual Statistics sous SAS Viya : construction interactive de modèles

SAS Visual Statistics sous SAS Viya : construction interactive de modèles

SVSO / LI-REQ-247

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

Apprendre à utiliser SAS Visual Statistics sous SAS Viya pour :

Réaliser des analyses statistiques sur n’importe quel volume de données
Créer un rapport avec différentes pages
Déterminer les préférences d’utilisation et la configuration
Créer des segmentations ou des analyses de cluster
Réaliser des régressions linéaires et logistiques
Créer un arbre de décision
Créer un modèle stratifié
Créer un modèle de validation
Comparer des modèles
Générer le code du score

PUBLIC

PRE–REQUIS

Statisticiens
Data scientists
Analystes métiers

Avoir de l’expérience dans l’utilisation de SAS Visual Analytics

Savoir ce qu’est une régression linéaire et une régression logistique

CONTENU

Introduction à SAS Visual Statistics

Gérer les rapports et les pages
Architecture de SAS Viya

Cluster et Segmentation

Segmentation
Analyse cluster

Modélisation avec des variables continues

Modèles de régression linéaires
Modèles de régression généralisés
Validation des modèles

Modélisation avec des variables discontinues

Régression logistique
Régression non paramétrique
Arbres de décision

Comparaison de modèles

Comparer des modèles
Scoring

SESSIONS PROGRAMMEES

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VALIDATION

Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé

PEDAGOGIE

La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative

Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations

INTERVENANTS

La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.

Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.

MODALITES PRATIQUES

Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 139,00 € TTC
Horaires : 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-246 SAS Visual Data Mining and Machine Learning on SAS Viya : Interactive Machine Learning

SAS Visual Data Mining and Machine Learning on SAS Viya:

Interactive Machine Learning
VDMO / LI-REQ-246

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

Vous apprendrez à utiliser l’interface SAS Visual Data Mining et Machine Learning pour :

Créer un modèle de forêts aléatoires
Créer un modèle gradient boosting
Créer un réseau de neurones
Créer un modèle Support Vector Machine (SVM)

PUBLIC

PRE–REQUIS

Statisticiens
Data Miner
Analyste métier
Data scientist

Savoir utiliser SAS Visual StatisticsAvoir des connaissances de base en modélisation statistique et en techniques de Machine Learning

CONTENU

Introduction à SAS Visual Data Mining et Machine Learning

Présentation de l’interface
Accès aux données

Algorithmes de Machine Learning

Introduction
La méthode SVM
Les forêts aléatoires
Gradient Boosting

Validation du modèle et déploiement

Comparaison de modèles

Génération de code de score

SESSIONS PROGRAMMEES

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VALIDATION

Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé

PEDAGOGIE

La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative

Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations

INTERVENANTS

La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.

Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.

MODALITES PRATIQUES

Durée : 1 jour soit 7 heures de cours
Prix stagiaire : 569,00 € TTC
Horaires : 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 1 jour )

LI-REQ-240 SAS Visual Analytics 1 pour SAS Viya : techniques avancées

SAS Visual Analytics 1 pour SAS Viya : techniques avancées YVA282 / LI-REQ-240
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Apprendre à utiliser SAS Visual Analytics sous SAS Viya pour : Organiser le contenu de la page d’accueil Préparer les données avec SAS Data Studio Effectuer des techniques d’analyse avancée (analyse géographique, prédiction, analyse réseau, analyse de trajectoire, analyse textuelle) Créer des objets de données avancés Appliquer des filtres avancés Créer des rapports interactifs avancés
PUBLIC	PRE–REQUIS
Analystes métiers	Connaissances basiques de SAS Visual Analytics acquises de préférence durant le cours « SAS Visual Analytics pour SAS Viya : fondamentaux » (LI-REQ-239).
CONTENU
Découvrir SAS Visual Analytics Présentation de l’outil Organiser la page d’accueil Préparer les données pour l’analyse géographique Introduire SAS Data Studio Restructurer les données Analyser les informations géographiques Préparer les données pour l’analyse prédictive Restructurer les données Effectuer une analyse prédictive Préparer les données pour l’analyse réseau Restructurer les données Effectuer l’analyse réseau Effectuer une analyse de trajectoire Effectuer une analyse textuelle Créer les objets de données avancés Créer des objets de données calculées Créer des objets de données agrégées Créer des filtres avancés Appliquer des filtres avancés simples Créer des filtres avancés intéractifs Création de rapport interactif avancé Utiliser les paramètres de type numérique Utiliser les paramètres de type alphanumérique Utiliser les paramètres de type dates
SESSIONS PROGRAMMEES Cours uniquement proposé en session à la demande
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : 888 € TTC Horaires 9h30 – 17h30

( 2 jours )

Data mining / Advanced Analytics

LI-REQ-267 Machine Learning utilisant SAS Viy

Machine Learning utilisant SAS Viya CPML3V / LI-REQ-267
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Cette formation aborde les fondements théoriques pour les différentes techniques associés aux modèles « supervised machine learning ». Une série de démonstrations et exercices est utilisée pour renforcer tous les concepts et les approches analytiques. En complément, une étude de cas est définie pour guider les participants à travers toutes les étapes de la vie du cycle analytique. Cela commence par la compréhension du modèle de déploiement à la préparation des données, sélection des fonctionnalités, formation théorique et validation et évaluation du modèle. Ce cours est au cœur du programme d’études de SAS Viya sur l’exploration de données et du Machine Learning. Il utilise Model Studio, l’interface de flux pipeline de SAS Viya qui vous permet de préparer, développer, comparer et déployer des modèles analytiques avancés. Vous apprenez à former des modèles d’apprentissage machine supervisés pour prendre de meilleures décisions au sujet du big data. Les applications SAS utilisées dans ce cours rendent possible l’apprentissage machine sans programmation ni codage.
PUBLIC	PRE–REQUIS
Analystes d’affaires, analystes de données, analystes marketing, directeurs marketing, scientifiques des données, ingénieurs de données, analystes financiers, mineurs de données, statisticiens, mathématiciens et autres qui travaillent dans des domaines connexes.	Avant de participer à ce cours, les participants devraient avoir au moins une connaissance de base des statistiques de base. Une expérience préalable du logiciel SAS est utile mais n’est pas obligatoire.
CONTENU
Introduction Machine Learning dans la prise de décision d’entreprise Les bases de la prédiction supervisée Présentation de SAS Viya Préparation de données Exploration des données Extraction de caractéristiques et transformation des entrées Sélection des caractéristiques Clustering variable (auto-apprentissage) Meilleures pratiques Arbres de décision et ensembles Introduction Modèles de structures arborescente Partitionnement récursif Taille et ensemble d’arbres Réseaux neuronaux Introduction Architecture réseau Support des machines vectorielles et sujets supplémentaires Classeur linéaire à grande marge Méthode de solution Classeur non linéaire : Kernel Trick Sélectionner votre algorithme Outils supplémentaires Evaluation et déploiement du modèle Evaluation et comparaison des modèles Déploiement du modèle
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours (7 heures de formation par jour) Prix stagiaire : 1139 € TTC Horaires : 9h30-13h00, 14h00-17h30

( 2 jours )

LI-REQ-243 SAS® Enterprise Miner™ : construction des arbres de décision

SAS® Enterprise Miner™ : construction des arbres de décision DMDT / LI-REQ-243
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
À la fin du cours, le stagiaire sera capable de : Construire un arbre, y compris un arbre de classification et un arbre de régression Mettre en œuvre la méthode de construction, d’élagage, et d’évaluation des arbres de décision Utiliser des arbres de décisions dans une optique d’analyse de données, de réduction du nombre de variables, et d’imputation des valeurs manquantes.
PUBLIC	PRE–REQUIS
Statisticiens et analyste de données qui souhaitent construire des arbres de décision en utilisant le logiciel SAS Enterprise Miner.	Avoir des connaissances sur les concepts statistiques de base, acquis de la formation « Analyse Statistique – Niveau 1 » Être familier avec l’interface du logiciel SAS Enterprise Miner. Vous pouvez acquérir cette expérience en suivant la formation « SAS Enterprise Miner : Applications des techniques de Data mining »
CONTENU
Les modèles prédictifs basés sur les arbres Les arbres de classifications Les arbres de régression Partitionnement récursif Partitionnement binaire et multiple Critères de partitionnement Valeurs manquantes Élagage Ajustement des p-value Evaluation en termes de profit/coût Arbres définissant des probabilités par groupe Autres utilisations possibles des arbres Analyse exploratoire des données Réduction du nombre de variables Imputation des valeurs manquantes Combinaison d’arbres Bagging Boosting Gradient Boosting
SESSIONS PROGRAMMEES Cours uniquement proposé en session intra. Contactez votre site Institut 4.10
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix intra : contactez votre site Institut 4.10 Horaires : 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-242 SAS® Enterprise Miner™ : application des techniques de Data mining

SAS® Enterprise Miner™ : application des techniques de Data mining
AAEM / LI-REQ-242

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

À la fin du cours, le stagiaire sera capable de :

Créer un projet dans SAS Enterprise Miner et réaliser les analyses exploratoires
Préparer les données pour obtenir de meilleures analyses
Construire et comprendre les modèles prédictifs comme la régression logistique ou les arbres de décision
Comparer et expliquer des modèles complexes comme les réseaux de neurones
Générer et utiliser du code pour scorer de nouvelles observations
Détecter des associations et des séquences sur des données transactionnelles

PUBLIC

PRE–REQUIS

Analystes, experts métier, et toute personne souhaitant une introduction à SAS Enterprise Miner

Etre familier avec l’environnement Microsoft Windows et les logiciels Microsoft

Etre familier avec les statistiques descriptives de base et les modèles de régression

CONTENU

Introduction à SAS Enterprise MinerAccéder aux données et tester les différentes méthodes de préparation des données

Créer un projet, une bibliothèque et un diagramme dans SAS Enterprise Miner
Définir une source de données
Explorer une source de données

Introduction à la modélisation prédictive : Les bases de la modélisation prédictive et les arbres de décision

Introduction
Construire un arbre de décision
Optimiser la complexité des arbres de décision
Comprendre les autres outils de diagnostic (auto-formation)
Les options pour la construction automatique des arbres de décision (auto-formation)

Introduction à la modélisation prédictive : Régression

Sélectionner les variables explicatives du modèle de régression
Optimiser la complexité de la régression
Interpréter le modèle de régression
Transformer les variables explicatives
Variables explicatives qualitatives
La régression polynomiale (auto-formation)

Introduction à la modélisation prédictive : Réseaux de neurones et autres outils

Sélectionner les variables explicatives
Arrêter l’apprentissage du réseau de neurones
Autres outils de modélisation (auto-formation)

Évaluation du modèle

Statistiques d’ajustement du modèle
Graphiques statistiques
Ajustement lié au rééchantillonnage par partitionnement
Matrices de profit

Implémentation du modèle

Scorer une nouvelle table en interne dans SAS Enterprise Miner
Modules de production de codes de score

Introduction à la détection de motifs

Analyse de classification
Analyse du panier d’achat (auto-formation)

Problématiques spécifiques

Combinaison de modèles
Sélection de variables
Consolidation des variables qualitatives
Modèles avec substitution
SAS Rapide Predictive Modeler

SESSIONS PROGRAMMEES

Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici

VALIDATION

Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé

PEDAGOGIE

La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative

Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations

INTERVENANTS

La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.

Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.

MODALITES PRATIQUES

Durée : 3 jours soit 21 heures soit 7 heures de cours par jour
Prix stagiaire : 1 708,00 € TTC
Horaires : 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 3 jours )

LI-REQ-231 Préparation des données pour le Data Mining (programmation)

Préparation des données pour le Data Mining (programmation) DMDP / LI-REQ-231
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Apprendre à préparer les données de manière efficace en amont de la réalisation d’une analyse statistique : Extraire les informations pertinentes Transformer des données transactionnelles en données utilisables pour la modélisation statistique Utiliser des données catégorielles Gérer les valeurs extrêmes et aberrantes
PUBLIC	PRE–REQUIS
Chargés d’études Ingénieurs Analystes Data Miners	Connaissance de l’environnement Windows et maîtrise des applications Windows telles que Microsoft Office Connaissance de programmation SAS (cours REQ-183) Connaissance de la modélisation statistique
CONTENU
Introduction Structure générale des données Structure des données pour une modélisation statistique Aperçu des étapes de préparation des données Extraction de données Problèmes pouvant être rencontrés Accès et validation des données disponibles Création d’un échantillon non biaisé et représentatif Transformations de données transactionnelles Avantages et inconvénients de ce type de données Structure des données transactionnelles les plus courantes Définition de la notion temporelle des données Transformations applicables Utilisation de données non numériques Définition et problèmes engendrés par des données non numériques Détection des erreurs de codage et du nombre de modalités Utilisation de données non numériques Contrôle des degrés de liberté Données géographiques Gérer les données extrêmes Difficultés des points aberrants, des valeurs manquantes et des valeurs non-renseignées Détection des valeurs extrêmes Remèdes à utiliser pour traiter les valeurs extrêmes
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
MODALITES PRATIQUES Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : Uniquement en INTRA. Contactez votre Institut 4.10. Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 3 jours )

LI-REQ-201 Big Data, Data Mining et Machine Learning

Big Data, Data Mining et Machine Learning BKBDDM / LI-REQ-201
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
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.
PUBLIC	PRE–REQUIS
Analyses métiers Statisticiens Data Scientists Managers	Connaissance de l’environnement Windows et maîtrise des applications Windows telles que Microsoft Office
CONTENU
L’environnement Informatique Le matériel, le stockage disque, la CPU, la mémoire, le réseau Système distribué : Bases de données et systèmes de fichiers. Virtualisation Inventaires des outils analytiques Aperçu des Techniques de segmentation Segmentation et Classification Notions de distances Algorithmes de classification : Méthodes des K-Means et Classification Ascendante Hiérarchique Evaluation d’une classification Choix du nombre de groupes et description des groupes Modélisation prédictive Méthodologie de construction d’un modèle : SEMMA Différents types de modèles : prédiction d’une cible binaire, multi niveaux ou continue Evaluation de la puissance prédictive d’un modèle Modèle les plus courants Régression Modèles linéaires généralisés Réseaux de neurones Arbres de décision, Arbres de régression Autres applications Modèle incrémental Data Mining pour des séries chronologiques Conseils systèmes Analyse textuelle : restructuration des informations et classement des documents Text Mining
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VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : Uniquement en INTRA. Contactez votre Institut 4.10. Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-200 Le Data Mining avec SAS : construction d’un modèle prédictif et technique de Scoring

Le Data Mining avec SAS : construction d’un modèle prédictif et technique de Scoring PMLR / LI-REQ-200
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Apprendre à construire une régression logistique en langage SAS à travers la méthode SEMMA.
PUBLIC	PRE–REQUIS
Statisticiens Ingénieurs d’études Chargés d’études Analystes et dataminers	Connaissance de l’environnement Windows et maîtrise des applications Windows telles que Microsoft Office Connaissance de programmation SAS (cours REQ-183) Connaissance de la statistique
CONTENU
Objectifs et stratégie de constructions d’un modèle statistique Présentation du modèle de régression logistique Sur-echantillonage et ajustement Calcul d’une note de score Préparation des données : traitement des valeurs manquantes, regroupement de modalités Analyse exploratoire multidimensionnelle pour réduire le nombre de dimensions Sélection des meilleurs prédicteurs Performance du modèle : partitionnement, matrice de coût, matrice de classification et courbe ROC Extensions du modèle : non linéarité et interactions
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VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire 1 287 € Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

Data Management

LI-REQ-245 SAS® Data Integration Studio – Niveau 2

SAS® Data Integration Studio – Niveau 2 DI2 / LI-REQ-245
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
À la fin du cours, le stagiaire sera capable de : Mettre en place le « Change Management » Gérer les relations entre les tables en utilisant les contraintes d’intégrité, les clés, et les indexes Travailler avec les dimensions à évolution lente (SCD) Créer des éléments de transformations personnalisés avec l’utilitaire « Transformation Generator Wizard » Administrer SAS® Data Integration Studio
PUBLIC	PRE–REQUIS
Créateurs d’entrepôts de données	Avoir suivi la formation « SAS® Data Integration Studio : Niveau 1 » ou avoir acquis des connaissances équivalentes.Des connaissances en matière de modélisation des données peuvent être utiles mais non nécessaires, cette connaissance pouvant être acquise en participant à la formation « Data Modeling for Data Integration ».
CONTENU
Introduction à l’environnement de cours et du scénario Utilisation de « Change Management » Principe de fonctionnement du « Change Management » Mise en place du « Change Management » Intérêt de l’utilisation des processus itératifs Construire les chaînes de traitements (jobs) Travailler avec les mécanismes itératifs Autres utilitaires de transformation Contrôler les étapes de transformation dans un job Utiliser le générateur XML Découvrir les nouveaux outils de transformation SAS® Data Integration Studio Définir les relations entre les tables Revenir sur le modèle de données Définir les contraintes d’intégrité Définir les clés et les indexes Utiliser des différentes techniques de chargement Travailler avec l’utilitaire de dimension à évolution lente (SCD) Découvrir les différents types de SCD et leur principe SCD Travailler avec le SCD de type 2 Travailler avec l’utilitaire de consultation de table (« Lookup Table ») Travailler avec l’utilitaire lié à la table des faits (« Fact Table Lookup ») Travailler avec le SCDde type 3 Créer vos propres outils de transformation Utiliser l’assistant de création d’utilitaire « Prompting Framework » : intérêt Mettre en œuvre des techniques de gestion de la qualité des données (autoformation) Créer et appliquer des codes de correspondances Construire et appliquer des modèles standards Administrer SAS® Data Integration Studio Chaîner des flux de traitements Ordonnancer les Jobs Mettre en œuvre la promotion et la réplication Découvrir la gestion dela sécurité Travailler avec d’autres sources de données (ODBC)
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 2 jours soit 14 heures soit 7 heures de cours par jour Prix stagiaire : Uniquement en INTRA. Contactez votre Institut 4.10. Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-244 SAS® Data Integration Studio – Niveau 1

SAS® Data Integration Studio – Niveau 1 DI1 / LI-REQ-244
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
À la fin du cours, le stagiaire sera capable de : Enregistrer les structures des tables sources et des tables cibles Créer des jobs et explorer les fonctionnalités du Process Designer Travailler avec les utilitaires de transformation Documenter et de déployer des jobs Utiliser Impact Analysis et Job Performance Statistics
PUBLIC	PRE–REQUIS
Créateurs d’entrepôts de donnéesArchitectes	Avoir une expérience en programmation SAS ainsi qu’en langage macro et SQL.Vous pouvez acquérir cette expérience en suivant les formations « La programmation SAS I : fondamentaux », « Le langage MACRO : automatisation et paramétrage des traitements SAS », et « Utilisation du SQL dans une session SAS ».
CONTENU
Introduction à la plateforme SAS Business Analytics et à SAS® Data Integration Studio Présentation la plateforme de SAS Business Analytics Utilisation de SAS® Data Integration Studio Mise en place et intérêt du « Change Management » Présentation des données de cours et du scénario Comprendre le modèle de donnéespour les tables cibles Introduction au scénario de cours Création des métadonnées pour les tables sources Mise en place de l’environnement Répertorier les données sources Création des métadonnées pour les tables cibles Définir la structure des tables cibles Importer des métadonnées Travail avec le Process Designer Créer des chaînes de traitements (jobs) Utiliser les fonctionnalités du Process Designer Exécuter des jobs pour créer des tables cibles Travail avec les utilitaires de transformation Utiliser l’élément d’extraction des données Utiliser l’élément d’agrégation des données Utiliser l’élément de traitement itératif des données Utiliser l’élément de tri des données Utiliser l’élément de contrôle des étapes Utiliser l’élément de concaténation des données Utiliser l’élément de transposition des données Utiliser l’élément de validation des données
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 3 jours soit 21 heures soit 7 heures de cours par jour Prix stagiaire : Uniquement en INTRA. Contactez votre Institut 4.10. Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 3 jours )

LI-REQ-241 Analyse des données de survie avec SAS

Analyse des données de survie avec SAS SURV / LI-REQ-241
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
A la fin du cours, le stagiaire sera capable de : Réaliser des analyses descriptives des données de survie à l’aide de l’Ods Graphics Estimer un modèle de Cox à risques proportionnels Valider la qualité du modèle Estimer un modèle de Cox pour des évènements multiples
PUBLIC	PRE–REQUIS
Biostatisticiens Epidémiologistes Ingénieurs d’études	Avoir suivi ou disposer des acquis de la formation “Programmation SAS I : fondamentaux” (LI-REQ-183/ PROG 1) Avoir suivi ou disposer des acquis de la formation « Analyse statistique -Niveau 1 » (LI-REQ-159 / STAT1) ou « Analyse statistique – Niveau 2 »
CONTENU
Analyse exploratoire des données de survie Concept de survie La procédure LIFETEST pour construire les fonctions de survie et de hasard Tests de comparaison des courbes de survieModèle de COX à hasard proportionnel Présentation du modèle de COX Mise en œuvre avec la procédure PHREG Validation du modèle : hypothèses, détection des observations aberrantes, qualité du modèle Modèle de COX à hasard non proportionnel Utilisation d’évènements répétés Corrélations de groupe
SESSIONS PROGRAMMEES Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici
VALIDATION Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé
PEDAGOGIE La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations		INTERVENANTS La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.
MODALITES PRATIQUES Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : 1.708 € TTC Horaires 9h30 – 17h30

( 3 jours )

Administration

LI-REQ-251 Administration de la plateforme SAS : Administration des métadonnées

Administration de la plateforme SAS : Administration des métadonnées

SPAMM / LI-REQ-251

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

À la fin du cours, le stagiaire sera capable de :

Visualiser et administrer les métadonnées au travers de l’arborescence des répertoires
Utiliser le procédé de sauvegarde du serveur de métadonnées
Gérer les utilisateurs et les groupes par programmation
Créer et utiliser des comptes internes
Créer et utiliser des rôles
Créer et appliquer des ACTs
Sécuriser l’accès aux données
Sécuriser l’accès aux bases de données externes
Sécuriser l’accès aux information maps (vues métier)
Sécuriser l’accès aux données OLAP
Sécuriser les rapports
Sécuriser les utilisateurs, les groupes et les ACTs
Transporter/migrer les métadonnées

PUBLIC

PRE–REQUIS

Architectes et administrateurs système

Aucun prérequis spécifique

CONTENU

Présentation de l’architecture de la plateforme

Présentation de l’architecture
Revue des tâches d’administration de la plateforme

Administrer le serveur de métadonnées

Présentation du serveur de métadonnées
Présentation des différents objets de métadonnées
Découverte des répertoires de métadonnées
Sauvegarder l’environnement de métadonnées

Gérer les utilisateurs et les accès

Administrer les utilisateurs et les groupes
Administrer les logins
Comprendre les rôles et les comptes techniques

Sécuriser les métadonnées

Introduction aux notions de sécurité sur les métadonnées
Découverte des différentes permissions
Présentation des ACTs
Créer ses propres ACTs

Etablir la connexion aux sources de données

Enregistrement des métadonnées sur les librairies et les tables
Configuration de l’accès aux données

Transporter/migrer les métadonnées

Sélection et promotion de contenu

SESSIONS PROGRAMMEES

Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici

VALIDATION

Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé

PEDAGOGIE

La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative

Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations

INTERVENANTS

La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.

Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.

MODALITES PRATIQUES

Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : Uniquement en INTRA. Contactez votre Institut 4.10.
Horaires : 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

LI-REQ-250 Administration de la plateforme SAS : Administration système

Administration de la plateforme SAS : Administration système

SPASM / LI-REQ-250

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

À la fin du cours, le stagiaire sera capable de :

Comprendre l’architecture SAS
Administrer les différents serveurs de traitement SAS
Administrer le serveur de métadonnées
Administrer et sauvegarder le système de métadonnées
Monitorer, suivre, and maintenir les serveurs SAS
Utiliser SAS Environment Manager.

PUBLIC

PRE–REQUIS

Architectes et administrateurs système

Aucun prérequis spécifique

CONTENU

Présentation de l’architecture de la plateforme

Présentation de la plateforme SAS Business Analytics
Les différents tâches d’administration de la plateforme
Sécuriser la configuration SAS
Etablir une sauvegarde automatique de l’environnement

Comprendre le système de métadonnées SAS et le serveur de métadonnées associé

Présentation du serveur de métadonnées
Présentation des métadonnées SAS
Implémenter un cluster pour le serveur de métadonnées
Sauvegarder les métadonnées

Gérer les serveurs SAS et les spawners

Présentation des serveurs SAS et des spawners
Utiliser SAS Environment Manager
Gérer les serveurs SAS
Administrer les journaux et traces des serveurs (logs)

Gestion du middle-tiers SAS

Présentation de l’architecture middle-tiers
Configuration du middle-tiers
Utiliser SAS Environment Manager

Réaliser les tâches d’administration de la plateforme

SESSIONS PROGRAMMEES

Visualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici

VALIDATION

Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé

PEDAGOGIE

La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative

Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations

INTERVENANTS

La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.

Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels.

MODALITES PRATIQUES

Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : Uniquement en INTRA. Contactez votre Institut 4.10.
Horaires : 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

( 2 jours )

Adapté Branche AM

LI-REQ-086-AM SNIIRAM L’Echantillon Généraliste des Bénéficiaires Simplifié

SNIIRAM L’Echantillon Généraliste des Bénéficiaires Simplifié LI-REQ-086-AM / EGBS
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Les utilisateurs seront capables de : - Distinguer ce qu’est l’Echantillon Généraliste des Bénéficiaires Simplifié (EGBS) - interroger les données de l’EGBS avec SAS Enterprise Guide
PUBLIC	PRE-REQUIS
Toute personne appartenant à un organisme autorisé à interroger l’EGBS sur autorisation pérenne ou par projet	- Avoir suivi le module “Architecture et données du SNIIRAM/SNDS” LI-REQ-054-AM - Savoir utiliser l’interface de requêtage de SAS Enterprise Guide - Etre expert dans le traitement des bases de données
CONTENU
L’EGBS, permet de relier des caractéristiques administratives et socio-démographiques des bénéficiaires à leur consommation de soins au cours du temps - Qu’est-ce que l’échantillon généraliste des bénéficiaires ? - Présentation des environnements de travail - La sécurité dans l’EGBS - Structure des tables simplifiées de l’EGB - Manipulation des tables simplifiées de l’EGB - Le PMSI et le BGNA - Règles de bon usage pour manipuler l’EGBS - Exercices complémentaires
SESSIONS PROGRAMMEES Retrouvez les sessions programmées sur votre Portail client I4.10.
VALIDATION Evaluation en fin de session
PEDAGOGIE Alternance de théorie et d’exercices pratiques		INTERVENANTS Binôme de formateurs spécialistes de l’EGBS
MODALITES PRATIQUES Durée : 3 jours soit 21heures avec 7 heures par jour Prix stagiaire : 992 € TTC Horaires : 9h30-17h

( 3 jours )

Business Intelligence > SAS

Foundation Tools (Programming, Grid Management, Enterprise Guide)

SAS Grid Manager : Administration

PCAD94 / LI-REQ-249

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE–REQUIS

CONTENU

SESSIONS PROGRAMMEES

VALIDATION

PEDAGOGIE

INTERVENANTS

MODALITES PRATIQUES

Préparation des données avec SAS® Enterprise Guide® PREPA_SEG / LI-REQ-230

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE–REQUIS

CONTENU

SESSIONS PROGRAMMEES

VALIDATION

PEDAGOGIE

INTERVENANTS

MODALITES PRATIQUES

SAS® Enterprise Guide® : analyse statistique EGBS / LI-REQ-228

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE–REQUIS

CONTENU

SESSIONS PROGRAMMEES

VALIDATION

PEDAGOGIE

INTERVENANTS

MODALITES PRATIQUES

SAS® Enterprise Guide® pour les programmeurs expérimentés EGSP / LI-REQ-227

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE–REQUIS

CONTENU

SESSIONS PROGRAMMEES

VALIDATION

PEDAGOGIE

INTERVENANTS

MODALITES PRATIQUES

Créer des rapports et des graphes avec SAS® Enterprise Guide® EGRG / LI-REQ-226

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE–REQUIS

CONTENU

SESSIONS PROGRAMMEES

VALIDATION

PEDAGOGIE

INTERVENANTS

MODALITES PRATIQUES

SAS® Enterprise Guide® niveau 2 : techniques avancées EGAQ / LI-REQ-225

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE–REQUIS

CONTENU

SESSIONS PROGRAMMEES

VALIDATION

PEDAGOGIE

INTERVENANTS

MODALITES PRATIQUES

SAS® Enterprise Guide® niveau 1 : utilisation de l’interface EGQR / LI-REQ-224

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE–REQUIS

CONTENU

SESSIONS PROGRAMMEES

VALIDATION

PEDAGOGIE

INTERVENANTS

MODALITES PRATIQUES

Passez vos compétences en programmation SAS® au niveau supérieur ! PGSKLZ / LI-REQ-223

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE–REQUIS

CONTENU

SESSIONS PROGRAMMEES

VALIDATION

Préparation des données avec SAS® Enterprise Guide®
PREPA_SEG / LI-REQ-230

SAS® Enterprise Guide® : analyse statistique
EGBS / LI-REQ-228

SAS® Enterprise Guide® pour les programmeurs expérimentés
EGSP / LI-REQ-227

Créer des rapports et des graphes avec SAS® Enterprise Guide®
EGRG / LI-REQ-226

SAS® Enterprise Guide® niveau 2 : techniques avancées
EGAQ / LI-REQ-225

SAS® Enterprise Guide® niveau 1 : utilisation de l’interface
EGQR / LI-REQ-224

Passez vos compétences en programmation SAS® au niveau supérieur !
PGSKLZ / LI-REQ-223

Programmation avec SAS® Studio
SSGS / LI-REQ-222

Langage Macro I : Automatisation et paramétrage des traitements SAS®
MAC 1 / LI-REQ-218