视频教程-完整的Python和SAS数据分析-大数据
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視頻教程-完整的Python和SAS數據分析-大數據
學習有效期：永久觀看
學習時長：1916分鐘
學習計劃：32天
難度：中
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「口碑講師帶隊學習，讓你的問題不過夜」
講師姓名：李盛剛
技術總監/研發總監
講師介紹：北美運籌學碩士,統計學博士 就職于北美各大銀行，信用局，交通和零售企業和咨詢公司
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「你將學到什么？」
數據分析，數據科學及AI算法是當前最熱門的職業。 這些職業有著共同的特點：面向數字的，針對編程的以及采取分析手段的。 這些當代熱點特性使得在就業市場上對以上職位需求激增也就不足為奇了。
但是，市場上提供這方面的大型綜合的培訓課程是有限，如果說有，大多是知識范圍狹窄且非綜合性的，而且大多培訓都缺乏方法論與實務結合。一般的情況是講師講述某種語言的一堆代碼 ，學生聽完后甚至連使用方法及代碼的前提都不清楚，更別提實際應用場景了。這里，掌握一門數據分析軟件本身沒錯，但僅通過單一的編程培訓很難獲得聘用為數據分析師或數據科學家所需的技能。
那我的解決方案是什么呢？首先，我把所有數據分析中的典型問題都歸類總結出來，再結合相應的實際問題，數據以及案例，同時采用世界上最流行的兩種數據分析軟件 ：PYTHON 和 SAS去解決這些問題，并將這些解決方法傳授給學生。學生在完成培訓后更重要的收獲是知道每一問題從產生直至解決的前因后果和應用場景，這是因為我在每一課程章節最前都會交代方法論，知識要點及應用場合。
SAS和PYTHON可以一起學嗎？當然可以。因為我就是這樣做到的。具體步驟是，我在課程當中安排了一系列主題，然后使用兩種編程語言解決同樣的問題。我總結出這樣做的好處是邊學習邊比較，最后在不知不覺當中掌握了兩門語言的精華和數據分析的通用方法或模式。過程雖有點長，但十分有趣。
最后，為了鞏固已學的知識和技能，我還專門安排了針對PYTHON 和 SAS的中小型項目及詳細代碼講解。另外，課程當中使用的全部編程代碼及數據文件都將免費地提供給注冊的學生。
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「課程學習目錄」
| 1.課程及講師背景介紹 |
| 2.同時掌握PYTHON和SAS進行數據分析 |
| 3.SAS環境和使用說明 |
| 4.PYTHON的環境，安裝和使用 |
| 5.在SAS Studio中編程 |
| 6.建立SAS數據文件和文件庫library |
| 7.PYTHON中的編程工具和使用說明 |
| 8.PYTHON中Spyder編程器 |
| 9.PYTHON中Jupyter Notebook的編程 |
| 10.讀入SAS數據方法1 |
| 11.讀入SAS數據方法2 |
| 12.用proc import引入SAS數據 |
| 13.SAS data step 中的讀寫選項1 |
| 14.SAS data step 中的讀寫選項2 |
| 15.SAS data step 中的讀寫選項3 |
| 16.PYTHON中的數據讀寫1 |
| 17.PYTHON中的數據讀寫2 |
| 18.PYTHON中的數據讀寫3 |
| 19.PYTHON中的數據讀寫4 |
| 20.PYTHON中的數據讀寫5 |
| 21.SAS中的數據管理1 |
| 22.SAS中的數據管理2 |
| 23.PYTHON中的數據管理 |
| 24.修改SAS數據列名 |
| 25.修改PYTHON數據列名 |
| 26.SAS中的數據排序1 |
| 27.SAS中的數據排序2 |
| 28.PYTHON中的數據排序 |
| 29.打印SAS中的數據 |
| 30.PYTHON中的數據打印 |
| 31.介紹PYTHON和SAS的數據格式 |
| 32.SAS的數據格式編程1 |
| 33.SAS的數據格式編程2 |
| 34.PYTHON數據格式編程 |
| 35.復制SAS中的數據 |
| 36.復制PYTHON中的數據 |
| 37.從PYTHON和SAS數據中抽取子數據集 |
| 38.抽取SAS子數據集 |
| 39.抽取PYTHON子數據集1 |
| 40.抽取PYTHON子數據集2 |
| 41.PYTHON和SAS數據的刪除操作 |
| 42.SAS數據的刪除操作 |
| 43.PYTHON數據的刪除操作 |
| 44.SAS中的控制流程結構 |
| 45.SAS中的控制流程結構編程 |
| 46.PYTHON中的控制流程結構 |
| 47.PYTHON中的控制流程結構編程 |
| 48.SAS中的數據更新 |
| 49.SAS數據更新編程 |
| 50.PYTHON中的數據更新 |
| 51.PYTHON數據更新編程1 |
| 52.PYTHON數據更新編程2 |
| 53.SAS數據的記錄添加 |
| 54.SAS中的數據添加編程 |
| 55.PYTHON中的數據添加編程 |
| 56.SAS日期數據處理1 |
| 57.SAS日期數據處理2 |
| 58.SAS日期數據處理3 |
| 59.PYTHON中日期數據處理 |
| 60.PYTHON日期數據處理編程 |
| 61.SAS中的字符串函數 |
| 62.PYTHON中的字符串函數 |
| 63.SAS中的數值函數1 |
| 64.SAS中的數值函數2 |
| 65.PYTHON中的數值函數 |
| 66.SAS中的數組用法 |
| 67.SAS數組編程 |
| 68.PYTHON中的 Numpy用法 |
| 69.PYTHON中的Numpy數組編程 |
| 70.使用SAS中的Proc Rank |
| 71.PYTHON中的分組編程1 |
| 72.PYTHON中的分組編程2 |
| 73.按列變量連接合并SAS數據集合1 |
| 74.按列變量連接合并SAS數據集合2 |
| 75.按列變量連接合并SAS數據集合3 |
| 76.按列變量連接合并PYTHON數據集合1 |
| 77.按列變量連接合并PYTHON數據集合2 |
| 78.SAS中的數據轉置 |
| 79.SAS中的數據轉置編程 |
| 80.PYTHON中的數據轉置 |
| 81.PYTHON中的數據轉置編程實例 |
| 82.SAS中的數據重復問題 |
| 83.處理PYTHON中的數據重復問題 |
| 84.SAS數據組內排序和序列號 |
| 85.PYTHON數據組內排序和序列號 |
| 86.SAS數據類型轉換 |
| 87.PYTHON數據類型轉換 |
| 88.介紹SAS中的 Proc means (1) |
| 89.介紹SAS中的 Proc means (2) |
| 90.介紹SAS中的 Proc means (3) |
| 91.使用SAS中的 Proc means編程 |
| 92.SAS中的ODS |
| 93.PYTHON中的數據匯總1 |
| 94.PYTHON中的數據匯總2 |
| 95.PYTHON中的數據匯總編程 |
| 96.在SAS中使用Proc freq (1) |
| 97.在SAS中使用Proc freq (2) |
| 98.在SAS中使用Proc freq (3) |
| 99.處理PYTHON中的分類數據 |
| 100. SAS中的單變量統計分析 |
| 101.SAS宏和宏編程1 |
| 102.SAS宏和宏編程2 |
| 103.SAS宏和宏編程3 |
| 104.SAS宏和宏編程4 |
| 105.SAS宏和宏編程5 |
| 106.SAS宏和宏編程6 |
| 107.SAS宏和宏編程7 |
| 108.SAS宏和宏編程8 |
| 109.SAS宏和宏編程9 |
| 110.SAS宏和宏編程10 |
| 111.PYTHON中的自定義函數 |
| 112.PYTHON自定義函數編程 |
| 113.數據據取樣問題1 |
| 114.數據據取樣問題2 |
| 115.數據據取樣問題3 |
| 116.數據據取樣問題4 |
| 117.SAS中的數據標準化1 |
| 118.SAS中的數據標準化2 |
| 119.SAS中的數據標準化3 |
| 120.在SAS中使用SQL (1) |
| 121.在SAS中使用SQL (2) |
| 122.在SAS中使用SQL (3) |
| 123.在SAS中使用SQL (4) |
| 124.在SAS中使用SQL (5) |
| 125.在SAS中使用SQL (6) |
| 126.在PYTHON和SAS中動態執行代碼 |
| 127.在PYTHON中動態執行代碼 |
| 128.在SAS中動態執行代碼1 |
| 129.在SAS中動態執行代碼2 |
| 130.在SAS中動態執行代碼3 |
| 131.在PYTHON中處理缺失數據 |
| 132.在SAS中處理缺失數據 |
| 133.在PYTHON中處理缺失數據編程 |
| 134.SAS數據分析案例1：根據多重選擇答案進行評分 |
| 135.SAS數據分析案例1解答 |
| 136.SAS數據分析案例2：用反欺詐規則篩選數據 |
| 137.SAS數據分析案例2解答 |
| 138.SAS數據分析案例3：查找征信數據中的相關特征 |
| 139.SAS數據分析案例3解答 |
| 140.PYTHON數據分析案例和解答： 分析銷售數據相關指標 |
| 141.PYTHON數據分析案例和解答1： 能源供應和可再生電力生產的指標綜合分析1 |
| 142.PYTHON數據分析案例和解答2： 能源供應和可再生電力生產的指標綜合分析2 |
| 143.PYTHON數據分析案例和解答3： 能源供應和可再生電力生產的指標綜合分析3 |
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