Business Intelligence > SAS
Foundation Tools (Programming, Grid Management, Enterprise Guide)
SAS Grid Manager : AdministrationPCAD94 / LI-REQ-249 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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À la fin du cours, le stagiaire sera capable de :
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 » |
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CONTENU |
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Introduction au Grid ManagerGrid : les fondamentaux et le vocabulaire
Administration Grid
Sujets avancés
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour |
Préparation des données avec SAS® Enterprise Guide®
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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Chargés d’études Ingénieurs Analystes Data Miners |
Connaissance sur l’utilisation d’outils informatiques | |
CONTENU |
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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 |
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
SAS® Enterprise Guide® : analyse statistique
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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. |
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CONTENU |
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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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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
SAS® Enterprise Guide® pour les programmeurs expérimentés
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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CONTENU |
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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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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
Créer des rapports et des graphes avec SAS® Enterprise Guide®
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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CONTENU |
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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 |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
SAS® Enterprise Guide® niveau 2 : techniques avancées
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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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 |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
SAS® Enterprise Guide® niveau 1 : utilisation de l’interface
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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CONTENU |
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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 |
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous les formateurs sont certifiés sur les logiciels. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
Passez vos compétences en programmation SAS® au niveau supérieur !
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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) |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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Programmeurs SAS expérimentés souhaitant augmenter significativement leurs compétences en programmation | Maîtrise des concepts abordés en cours « programmation SAS II : Gestion des données » | |
CONTENU |
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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) |
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SESSIONS PROGRAMMEESUniquement en intra. Constactez votre Institut 4.10 |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 1 jour soit 7 heures |
Programmation avec SAS® Studio
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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Programmeurs SAS expérimentés qui souhaitent utiliser SAS Studio comme une interface de programmation | Expérience en langage de programmation SAS | |
CONTENU |
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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 |
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SESSIONS PROGRAMMEESUniquement en intra : contactez votre Institut 4.10 |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 0,5 jour soit 3,5 heures |
Créer des applications stockées avec SAS® pour les programmeursLI-REQ-221 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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Programmeurs SAS | Connaissance en programmation SAS Connaissance du langage macro |
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CONTENU |
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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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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
Langage Macro II : Techniques avancéesLI-REQ-219 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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. |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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). |
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CONTENU |
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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 |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
Langage Macro I : Automatisation et paramétrage des traitements SAS®
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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CONTENU |
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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 |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
Programmation SAS® III : Techniques avancéesLI-REQ-217 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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- Utiliser des concepts avancés de lecture, de manipulation et de combinaisons de données |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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Mise en pratique des fonctionnalités abordées lors des formations (plusieurs mois d’expérience de programmation en SAS sont conseillés) :
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CONTENU
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIE
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INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUES
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Programmation SAS® II : Gestion des DonnéesPROG 2 / LI-REQ-184 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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Programmeurs en informatique Statisticiens, chargés de recherche, analystes et data-miners Créateurs de rapports, data managers |
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CONTENU |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
Programmation SAS® I : fondamentauxLI-REQ-183 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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- Lire et extraire vos données |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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- 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 |
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CONTENU |
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- Découvrir les bases et les concepts du langage SAS® :
- Comprendre les phases de compilation et d’exécution des programmes SAS
- Explorer et décrire des données
- Combiner des tables :
- Création et mise en forme de rapports de détail ou agrégés :
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIE- La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUES
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Analyse de données à la françaiseADF / LI-REQ-163 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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. |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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. |
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CONTENU SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ICI |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
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Analyse statistique – niveau 1STAT1 / LI-REQ-159 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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) | |
CONTENUIntroduction aux concepts statistiques
Modèles linéaires complexes
Construction du modèle et choix des variables
Vérification des hypothèses du modèle
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour |
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Initiation à la StatistiqueSTAINT / LI-REQ-133 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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. |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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Toute personne souhaitant acquérir le vocabulaire de base en Statistiques |
Connaissance de l’environnement Windows Connaissance de la notion de bases de données |
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CONTENU SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ICI |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
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SAS Visual Analytics
SAS Visual Analytics 1 pour SAS Viya : les fondamentaux
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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Apprendre à utiliser SAS Visual Analytics sous SAS Viya pour :
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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Analystes métiers | Pas de connaissance en SAS nécessaire Savoir utiliser un ordinateur et un navigateur WEB |
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CONTENU |
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Débuter avec SAS Visual Analytics
Préparer les données avec SAS Visual Analytics
Explorer les données avec SAS Visual Analytics
Créer des rapports avec SAS Visual Analytics
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
SAS® Visual Analytics : Administration sur une architecture distribuée
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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Administrateurs qui ont besoin d’apprendre comment gérer un environnement distribué. | Une connaissance de SAS® Visual Analytics serait appréciée mais pas indispensable. | |
CONTENU |
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Présentation de SAS® Visual Analytics
SAS® Visual Analytics : architecture et technologie
SAS® Visual Analytics : administration
Gestion des données avec SAS® Visual Analytics Administrator
SAS® Visual Analytics : authentification et autorisations
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SESSIONS PROGRAMMEESUniquement proposé en session intra. |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
SAS® Visual Analytics : Administration sur une architecture Windows non distribuée
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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Présentation de SAS® Visual AnalyticsArchitecture et technologie de SAS® Visual Analytics
Gestion des utilisateurs
Gestion des données avec SAS® Visual Analytics Administrator
Gestion de l’authentification et des autorisations d’accès
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
SAS® Visual Analytics : Exploration et reporting
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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CONTENU |
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 1 jour soit 7 heures |
SAS Visual Analytics : Fast Track
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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CONTENU |
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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 PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour |
SAS Viya
Supervised Machine Learning avec SAS ViyaDDMML34 / LI-REQ-277 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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Toute personne ayant en charge la préparation des données à des fins d’analyses métiers. | Aucun prérequis. | |
CONTENU
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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 |
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé. |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours (7 heures par jour) |
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SAS® Viya® et intégration Python pour Machine LearningPOSI34 / LI-REQ-276 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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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 |
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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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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 1 jour soit 7 heures |
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Réseaux neuronaux : EssentielsINTN34 / LI-REQ-275 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 :
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CONTENU
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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 Introduction au Deep Learning Réseaux RBF (Radial Basis Function) |
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé. |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours (7 heures par jour) |
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Analyse et optimisation de réseau dans SAS® Viya®
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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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 |
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Concepts de l’analyse de réseau Introduction Concepts et propriétés Petits mondes et graphiques aléatoires. Méthodes d’analyse
Analyse des sous-réseaux
Mesures d’importance |
ü Interrelation Vecteurs propres
Optimisation du réseau
Etude de cas
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 1 jour soit 7 heures |
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Optimisation pour la DataScience et l’intelligence artificielle
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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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 |
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Introduction à l’optimisation mathématique Introduction Illustration avec un exemple simple La procédure OPTMODEL Programmation Linéaire
Programmation non linéaire
Programmation linéaire en nombres entiers
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures |
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Analyse visuelle de texte dans SAS® Viya®SVTA84 / LI-REQ-271 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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
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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 Etude de cas |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé. |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours (7 heures par jour) |
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Deep Learning Utilisant SAS
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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.
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CONTENU
Introduction aux réseaux de neurones (neural network)
Applications, Couche d’entrée, Couches convolutionnelles
Introduction générale |
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Sélection des hyperparamètres
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)
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé. |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours (14 heures par jour) |
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Préparation de données pour SAS ViyaDIDMPV / LI-REQ-269 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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Toute personne ayant en charge la préparation des données à des fins d’analyses métiers. | Aucun prérequis. | |
CONTENU
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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 Découverte, Importation et exploration de données Préparation des données pour l’analyse statistique Transformer les données en données d’analyse |
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé. |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours (7 heures par jour) |
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La prévision en utilisant Model Studio de SAS Viya
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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Prévisionniste ou analyste métier dans le domaine de la grande distribution, de la banque, du manufacturing ou pharmaceutiques. |
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CONTENU
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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
Prévisions hiérarchiques
Fonctionnalités de post-prévisions
Accès et récupération du code généré Création d’évènements dans un projet Model Studio
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours (7 heures de formation par jour) |
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Programmation sous SAS® Viya
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
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Ce cours met en avant la puissance du serveur CAS pour accéder, gérer et manipuler les tables en mémoire. | ||
PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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CONTENU
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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)
Modifier les programmes SAS pour une exécution sous SAS Viya
Utiliser les procédures et les fonctions natives de CAS
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SESSIONS PROGRAMMEES
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VALIDATION
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PEDAGOGIE |
INTERVENANTS
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MODALITES PRATIQUES
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SAS Viya 3.3 Administration: FondamentauxSAVI33 / LI-REQ-248 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 :
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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Introduction à SAS Viya
Les serveurs dans SAS Viya
La configuration générale
L’architecture SAS Viya CAS Data Gestion de contenu Gestion des identités
Autorisations Monitoring
Sauvegarde et récupération Logging
Les nouveautés de l’administration de SAS® Viya 3.3
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
SAS Visual Statistics sous SAS Viya : construction interactive de modèlesSVSO / LI-REQ-247 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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Apprendre à utiliser SAS Visual Statistics sous SAS Viya pour :
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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CONTENU |
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Introduction à SAS Visual Statistics
Cluster et Segmentation
Modélisation avec des variables continues
Modélisation avec des variables discontinues
Comparaison de modèles
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
SAS Visual Data Mining and Machine Learning on SAS Viya:Interactive Machine Learning
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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Vous apprendrez à utiliser l’interface SAS Visual Data Mining et Machine Learning pour :
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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Introduction à SAS Visual Data Mining et Machine Learning
Algorithmes de Machine Learning
Validation du modèle et déploiement Comparaison de modèles Génération de code de score |
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 1 jour soit 7 heures de cours |
SAS Visual Analytics 1 pour SAS Viya : techniques avancées
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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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 |
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SESSIONS PROGRAMMEESCours uniquement proposé en session à la demande |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
Data mining / Advanced Analytics
Machine Learning utilisant SAS Viya
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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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. |
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CONTENU
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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 |
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours (7 heures de formation par jour) |
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SAS® Enterprise Miner™ : construction des arbres de décision
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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À la fin du cours, le stagiaire sera capable de :
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 » |
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CONTENU |
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Les modèles prédictifs basés sur les arbres
Partitionnement récursif
Élagage
Autres utilisations possibles des arbres
Combinaison d’arbres
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SESSIONS PROGRAMMEESCours uniquement proposé en session intra. |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
SAS® Enterprise Miner™ : application des techniques de Data mining
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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À la fin du cours, le stagiaire sera capable de :
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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CONTENU |
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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 Introduction à la modélisation prédictive : Les bases de la modélisation prédictive et les arbres de décision Introduction Introduction à la modélisation prédictive : Régression Sélectionner les variables explicatives du modèle de régression Introduction à la modélisation prédictive : Réseaux de neurones et autres outils Sélectionner les variables explicatives Évaluation du modèle Statistiques d’ajustement du modèle Implémentation du modèle Scorer une nouvelle table en interne dans SAS Enterprise Miner Introduction à la détection de motifs Analyse de classification Problématiques spécifiques Combinaison de modèles |
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 3 jours soit 21 heures soit 7 heures de cours par jour |
Préparation des données pour le Data Mining (programmation)
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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CONTENU |
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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 |
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour |
Big Data, Data Mining et Machine Learning
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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. |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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Analyses métiers Statisticiens Data Scientists Managers |
Connaissance de l’environnement Windows et maîtrise des applications Windows telles que Microsoft Office | |
CONTENU |
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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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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
Le Data Mining avec SAS : construction d’un modèle prédictif et technique de Scoring
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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Apprendre à construire une régression logistique en langage SAS à travers la méthode SEMMA. | ||
PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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CONTENU |
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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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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
Data Management
SAS® Data Integration Studio – Niveau 2
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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À la fin du cours, le stagiaire sera capable de :
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 ». |
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CONTENU |
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures soit 7 heures de cours par jour |
SAS® Data Integration Studio – Niveau 1
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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À la fin du cours, le stagiaire sera capable de :
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 |
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 3 jours soit 21 heures soit 7 heures de cours par jour |
Analyse des données de survie avec SAS
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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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 » |
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CONTENU |
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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 |
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour |
Administration
Administration de la plateforme SAS : Administration des métadonnéesSPAMM / LI-REQ-251 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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À la fin du cours, le stagiaire sera capable de :
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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Architectes et administrateurs système | Aucun prérequis spécifique | |
CONTENU |
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Présentation de l’architecture de la plateforme
Administrer le serveur de métadonnées
Gérer les utilisateurs et les accès
Sécuriser les métadonnées
Etablir la connexion aux sources de données
Transporter/migrer les métadonnées
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
Administration de la plateforme SAS : Administration systèmeSPASM / LI-REQ-250 |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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À la fin du cours, le stagiaire sera capable de :
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PUBLIC |
PRE–REQUIS |
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Architectes et administrateurs système | Aucun prérequis spécifique | |
CONTENU |
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Présentation de l’architecture de la plateforme
Comprendre le système de métadonnées SAS et le serveur de métadonnées associé
Gérer les serveurs SAS et les spawners
Gestion du middle-tiers SAS
Réaliser les tâches d’administration de la plateforme |
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SESSIONS PROGRAMMEESVisualisez le calendrier de cours SAS en ligne ici |
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VALIDATIONDes QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé |
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PEDAGOGIELa 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 |
INTERVENANTSLa formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS. Tous nos formateurs sont certifiés sur nos logiciels. |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour |
Adapté Branche AM
SNIIRAM L’Echantillon Généraliste des Bénéficiaires SimplifiéLI-REQ-086-AM / EGBS |
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES |
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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 |
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PUBLIC |
PRE-REQUIS |
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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 |
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CONTENU |
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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 |
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SESSIONS PROGRAMMEESRetrouvez les sessions programmées sur votre Portail client I4.10. |
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VALIDATIONEvaluation en fin de session |
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PEDAGOGIEAlternance de théorie et d’exercices pratiques |
INTERVENANTSBinôme de formateurs spécialistes de l’EGBS |
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MODALITES PRATIQUESDurée : 3 jours soit 21heures avec 7 heures par jour |