完整的Python和SAS數據分析 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 李盛剛 ￥168.00 立即訂閱

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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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「你可以收獲什么？」

了解，安裝及使用PYTHON和SAS 軟件，包括不同平臺和環境

同時掌握兩門最流行的數據分析編程語言

掌握數據分析中的典型問題和方法論

學習PYTHON和SAS數據分析的典型方法和案例

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的视频教程-完整的Python和SAS数据分析-大数据的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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