Bachelor 2021/2022

SAS Technologies for Data Mining

Type: Elective course (Software Engineering)

Area of studies: Software Engineering

Delivered by: Joint Department with SAS

Where: Faculty of Computer Science

When: 3 year, 3, 4 module

Mode of studies: offline

Open to: students of all HSE University campuses

Instructors: Dmitry Ilvovsky, Nataliya Titova

Language: English

ECTS credits: 5

Contact hours: 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

• Изучение базовых сведений по анализу данных в среде SAS.

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

• 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

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

Interim Assessment

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

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