【课程介绍】
数据分析,数据科学及AI算法是当前最热门的职业。 这些职业有着共同的特点:面向数字的,针对编程的以及采取分析手段的。 这些当代热点特性使得在就业市场上对以上职位需求激增也就不足为奇了。
但是,市场上提供这方面的大型综合的培训课程是有限,如果说有,大多是知识范围狭窄且非综合性的,而且大多培训都缺乏方法论与实务结合。一般的情况是讲师讲述某种语言的一堆代码 ,学生听完后甚至连使用方法及代码的前提都不清楚,更别提实际应用场景了。这里,掌握一门数据分析软件本身没错,但仅通过单一的编程培训很难获得聘用为数据分析师或数据科学家所需的技能。
那我的解决方案是什么呢?首先,我把所有数据分析中的典型问题都归类总结出来,再结合相应的实际问题,数据以及案例,同时采用世界上最流行的两种数据分析软件 :PYTHON 和 SAS去解决这些问题,并将这些解决方法传授给学生。学生在完成培训后更重要的收获是知道每一问题从产生直至解决的前因后果和应用场景,这是因为我在每一课程章节最前都会交代方法论,知识要点及应用场合。
SAS和PYTHON可以一起学吗?当然可以。因为我就是这样做到的。具体步骤是,我在课程当中安排了一系列主题,然后使用两种编程语言解决同样的问题。我总结出这样做的好处是边学习边比较,最后在不知不觉当中掌握了两门语言的精华和数据分析的通用方法或模式。过程虽有点长,但十分有趣。
最后,为了巩固已学的知识和技能,我还专门安排了针对PYTHON 和 SAS的中小型项目及详细代码讲解。另外,课程当中使用的全部编程代码及数据文件都将免费地提供给注册的学生。
【课程收益】
了解,安装及使用PYTHON和SAS 软件,包括不同平台和环境
同时掌握两门最流行的数据分析编程语言
掌握数据分析中的典型问题和方法论
学习PYTHON和SAS数据分析的典型方法和案例
了解,安装及使用PYTHON和SAS 软件,包括不同平台和环境
同时掌握两门最流行的数据分析编程语言
掌握数据分析中的典型问题和方法论
学习PYTHON和SAS数据分析的典型方法和案例
- 章节目录
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- 1. 课程及讲师背景介绍 07:41
- 2. 同时掌握PYTHON和SAS进行数据分析 10:25
- 3. SAS环境和使用说明 09:29
- 4. PYTHON的环境,安装和使用 11:31
- 5. 在SAS Studio中编程 18:09
- 6. 建立SAS数据文件和文件库library 14:10
- 7. PYTHON中的编程工具和使用说明 09:22
- 8. PYTHON中Spyder编程器 18:55
- 9. PYTHON中Jupyter Notebook的编程 15:54
- 10. 读入SAS数据方法1 18:47
- 11. 读入SAS数据方法2 07:33
- 12. 用proc import引入SAS数据 06:52
- 13. SAS data step 中的读写选项1 13:41
- 14. SAS data step 中的读写选项2 13:19
- 15. SAS data step 中的读写选项3 19:01
- 16. PYTHON中的数据读写1 14:42
- 17. PYTHON中的数据读写2 04:57
- 18. PYTHON中的数据读写3 07:35
- 19. PYTHON中的数据读写4 11:33
- 20. PYTHON中的数据读写5 13:21
- 21. SAS中的数据管理1 13:31
- 22. SAS中的数据管理2 12:09
- 23. PYTHON中的数据管理 10:55
- 24. 修改SAS数据列名 08:25
- 25. 修改PYTHON数据列名 12:25
- 26. SAS中的数据排序1 07:42
- 27. SAS中的数据排序2 11:20
- 28. PYTHON中的数据排序 07:23
- 29. 打印SAS中的数据 09:21
- 30. PYTHON中的数据打印 03:44
- 31. 介绍PYTHON和SAS的数据格式 02:29
- 32. SAS的数据格式编程1 13:01
- 33. SAS的数据格式编程2 12:58
- 34. PYTHON数据格式编程 07:08
- 35. 复制SAS中的数据 10:26
- 36. 复制PYTHON中的数据 06:32
- 37. 从PYTHON和SAS数据中抽取子数据集 06:41
- 38. 抽取SAS子数据集 19:04
- 39. 抽取PYTHON子数据集1 12:00
- 40. 抽取PYTHON子数据集2 16:20
- 41. PYTHON和SAS数据的删除操作 05:28
- 42. SAS数据的删除操作 11:49
- 43. PYTHON数据的删除操作 13:16
- 44. SAS中的控制流程结构 17:22
- 45. SAS中的控制流程结构编程 14:38
- 46. PYTHON中的控制流程结构 10:14
- 47. PYTHON中的控制流程结构编程 13:28
- 48. SAS中的数据更新 10:01
- 49. SAS数据更新编程 10:45
- 50. PYTHON中的数据更新 07:55
- 51. PYTHON数据更新编程1 15:18
- 52. PYTHON数据更新编程2 12:12
- 53. SAS数据的记录添加 05:32
- 54. SAS中的数据添加编程 16:14
- 55. PYTHON中的数据添加编程 10:03
- 56. SAS日期数据处理1 17:25
- 57. SAS日期数据处理2 16:45
- 58. SAS日期数据处理3 16:47
- 59. PYTHON中日期数据处理 11:36
- 60. PYTHON日期数据处理编程 12:35
- 61. SAS中的字符串函数 20:24
- 62. PYTHON中的字符串函数 15:25
- 63. SAS中的数值函数1 10:20
- 64. SAS中的数值函数2 15:22
- 65. PYTHON中的数值函数 17:45
- 66. SAS中的数组用法 11:22
- 67. SAS数组编程 16:13
- 68. PYTHON中的 Numpy用法 13:07
- 69. PYTHON中的Numpy数组编程 23:10
- 70. 使用SAS中的Proc Rank 26:16
- 71. PYTHON中的分组编程1 08:03
- 72. PYTHON中的分组编程2 12:50
- 73. 按列变量连接合并SAS数据集合1 14:59
- 74. 按列变量连接合并SAS数据集合2 08:28
- 75. 按列变量连接合并SAS数据集合3 06:43
- 76. 按列变量连接合并PYTHON数据集合1 06:10
- 77. 按列变量连接合并PYTHON数据集合2 17:33
- 78. SAS中的数据转置 21:57
- 79. SAS中的数据转置编程 12:30
- 80. PYTHON中的数据转置 05:16
- 81. PYTHON中的数据转置编程实例 16:23
- 82. SAS中的数据重复问题 16:06
- 83. 处理PYTHON中的数据重复问题 19:12
- 84. SAS数据组内排序和序列号 12:38
- 85. PYTHON数据组内排序和序列号 13:28
- 86. SAS数据类型转换 14:28
- 87. PYTHON数据类型转换 09:34
- 88. 介绍SAS中的 Proc means (1) 21:13
- 89. 介绍SAS中的 Proc means (2) 19:05
- 90. 介绍SAS中的 Proc means (3) 16:06
- 91. 使用SAS中的 Proc means编程 22:59
- 92. SAS中的ODS 12:12
- 93. PYTHON中的数据汇总1 23:36
- 94. PYTHON中的数据汇总2 06:48
- 95. PYTHON中的数据汇总编程 11:20
- 96. 在SAS中使用Proc freq (1) 14:58
- 97. 在SAS中使用Proc freq (2) 14:06
- 98. 在SAS中使用Proc freq (3) 18:56
- 99. 处理PYTHON中的分类数据 09:58
- 100. SAS中的单变量统计分析 20:33
- 101. SAS宏和宏编程1 14:14
- 102. SAS宏和宏编程2 17:53
- 103. SAS宏和宏编程3 12:53
- 104. SAS宏和宏编程4 15:02
- 105. SAS宏和宏编程5 11:52
- 106. SAS宏和宏编程6 21:36
- 107. SAS宏和宏编程7 19:26
- 108. SAS宏和宏编程8 18:28
- 109. SAS宏和宏编程9 07:47
- 110. SAS宏和宏编程10 14:18
- 111. PYTHON中的自定义函数 14:32
- 112. PYTHON自定义函数编程 13:44
- 113. 数据据取样问题1 11:26
- 114. 数据据取样问题2 23:06
- 115. 数据据取样问题3 13:06
- 116. 数据据取样问题4 15:16
- 117. SAS中的数据标准化1 20:36
- 118. SAS中的数据标准化2 08:09
- 119. SAS中的数据标准化3 19:24
- 120. 在SAS中使用SQL (1) 12:59
- 121. 在SAS中使用SQL (2) 21:05
- 122. 在SAS中使用SQL (3) 19:51
- 123. 在SAS中使用SQL (4) 09:57
- 124. 在SAS中使用SQL (5) 22:18
- 125. 在SAS中使用SQL (6) 13:31
- 126. 在PYTHON和SAS中动态执行代码 06:44
- 127. 在PYTHON中动态执行代码 14:19
- 128. 在SAS中动态执行代码1 16:15
- 129. 在SAS中动态执行代码2 08:47
- 130. 在SAS中动态执行代码3 08:35
- 131. 在PYTHON中处理缺失数据 21:40
- 132. 在SAS中处理缺失数据 05:23
- 133. 在PYTHON中处理缺失数据编程 15:30
- 134. SAS数据分析案例1:根据多重选择答案进行评分 06:19
- 135. SAS数据分析案例1解答 18:09
- 136. SAS数据分析案例2:用反欺诈规则筛选数据 07:11
- 137. SAS数据分析案例2解答 13:54
- 138. SAS数据分析案例3:查找征信数据中的相关特征 08:22
- 139. SAS数据分析案例3解答 17:50
- 140. PYTHON数据分析案例和解答: 分析销售数据相关指标 14:49
- 141. PYTHON数据分析案例和解答1: 能源供应和可再生电力生产的指标综合分析1 17:15
- 142. PYTHON数据分析案例和解答2: 能源供应和可再生电力生产的指标综合分析2 08:07
- 143. PYTHON数据分析案例和解答3: 能源供应和可再生电力生产的指标综合分析3 16:41
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