• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2021/2022

Технологии прикладного анализа данных SAS

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Курс по выбору (Экономика)
Направление: 38.03.01. Экономика
Кто читает: Базовая кафедра компании SAS
Когда читается: 3-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык: английский
Кредиты: 5
Контактные часы: 60

Course Syllabus

Abstract

В рамках прохождения данной дисциплины студенты изучают основы анализа данных в среде SAS, в том числе узнают основы языка SAS Base и учатся основам макропрограммирования на этом языке. Эти знания и навыки необходимы в профессиональной деятельности специалистов по математическому моделированию и информатике.
Learning Objectives

Learning Objectives

  • Изучение базовых сведений по анализу данных в среде SAS.
Expected Learning Outcomes

Expected Learning Outcomes

  • Студенты владеют основами макропрограммирования на языке SAS Base.
  • Студенты знают основы языка SAS Base и умеют записывать и понимать простые программы на этом языке.
  • Студенты знают список основных методов анализа данных, реализованных на платформе SAS.
  • Студенты знают список основных методов анализа данных, реализованных на платформе SAS.
  • Студенты понимают принцип работы основных статистических методов анализа данных на платформе SAS.
  • Студенты умеют запускать и анализировать результаты выполнения основных статистических методов анализа данных на платформе SAS.
Course Contents

Course Contents

  • Раздел 1. Аналитическая платформа SAS. Обзор технологий.
  • Раздел 2. Язык программирования SAS/BASE. Тема 2.1. Основы программирования на SAS/BASE.
  • Раздел 2. Язык программирования SAS/BASE. Тема 2.2. Макросы, SQL.
  • Раздел 3. Библиотека методов стат. Анализа SAS/STA. Тема 3.1. Введение в SAS/STAT, дисперсионный анализ.
  • Раздел 3. Библиотека методов стат. Анализа SAS/STA. Тема 3.2. Линейная регрессия.
  • Раздел 3. Библиотека методов стат. Анализа SAS/STA. Тема 3.3. Логистическая регрессия.
  • Раздел 3. Библиотека методов стат. Анализа SAS/STA. Тема 3.4. Обобщенные линейные модели.
  • Раздел 3. Библиотека методов стат. анализа. Тема 3.5. Визуализация данных.
  • Раздел 3. Библиотека методов стат. анализа. Тема 3.6. Методы кластеризации.
  • Раздел 3. Библиотека методов стат. анализа. Тема 3.7. Деревья решений.
  • Раздел 3. Библиотека методов стат. анализа. Тема 3.8. Композиция прогнозирующих алгоритов. Случайный лес, бустинг.
  • Раздел 3. Библиотека методов стат. анализа. Тема 3.9. Нелинейные модели. Нейронные сети.
Assessment Elements

Assessment Elements

  • non-blocking Самостоятельная работа
    Включает письменное задание, состоящее из нескольких задач по пройденному материалу.
  • non-blocking Экзамен
    Проводится в форме письменного экзамена, включающего несколько вопросов и задач по темам дисциплины.
Interim Assessment

Interim Assessment

  • 2021/2022 4th module
    0.5 * Самостоятельная работа + 0.5 * Экзамен
Bibliography

Bibliography

Recommended Core Bibliography

  • Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.
  • Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.
  • Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.
  • Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.

Recommended Additional Bibliography

  • Математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., 1992

Authors

  • LOBOK TATYANA SERGEEVNA