Статистический анализ и моделирование с помощью SAS — WalkSelf
4.0 (3) ⏱ 2 ч 42 мин 📚 27 уроков 🎧 Аудиоверсия

Статистический анализ и моделирование с помощью SAS

Учитесь выполнять анализ дисперсии (ANOVA), создавать модели предсказуемой регрессии и принимать решения на основе данных с помощью программирования SAS.

  • 💬 ИИ инструктор
    Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент.
  • 🕐 Начните в любое время
    Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно.
  • 🌐 На русском языке
    Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.

О курсе

Бизнес полагается на данные для принятия важных стратегических решений, но необработанные данные бесполезны без правильных статистических моделей. Этот текстовый курс познакомит вас с основами статистического анализа и прогнозного моделирования с использованием SAS. Вы пройдете путь от понимания основных статистических понятий до написания программ SAS, которые анализируют дисперсию, оценивают взаимосвязи между переменными и создают модели предсказуемой регрессии. К концу этого курса вы сможете готовить данные, запускать статистические тесты и интерпретировать выходные данные модели для решения реальных бизнес-проблем. Что вы узнаете: - Понимание основных статистических концепций, проверки гипотез и методов проверки данных. - Проведение анализа вариации (АНОВА) для сравнения средних значений по группам и выявления значительных различий. - Построение и оценка моделей прогнозирования с использованием линейной и логистической регрессии в САС. - Диагностика и проверка допущений модели для обеспечения надежности и избежания предвзятости в вашем бизнес-проникновении. - Написать чистый, эффективный код SAS для манипулирования, фильтрации и подготовки наборов данных для анализа. Курс начинается с основных статистических определений и методов подготовки данных, а затем переходит к концепциям программирования. Вы прочитаете подробные объяснения, проанализируете примеры кода и практикуете интерпретацию статистического выхода. Этот курс предназначен для начинающих бизнес-аналитиков, специалистов по данным и новичков, которые хотят научиться статистическому моделированию с помощью SAS. Не требуется предварительного программирования или опыта работы в области статистики. Начните создавать свой аналитический инструментарий и узнайте, как превратить данные в предсказуемые бизнес-решения сегодня.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 14 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    2 ч 42 мин практического материала

Отзывы (3)

อดิศักดิ์ ชัยชนะ TH Подтверждённый учащийся
★ 4 · 26 июля 2026

Я так рад, что взял это! Ведущий имел отличный способ разрушения сложных тем. Я оценил разнообразие учебных мероприятий.

Мария Зайцева BY Подтверждённый учащийся
★ 5 · 23 июля 2026

Это было именно то, что я искал. Примеры из реального мира были супер полезны. Определенно бустер уверенности!

Aisha Munirah binti Mohd Nasir MY Подтверждённый учащийся
★ 3 · 15 июня 2026

Хорошее введение. Структура была в основном ясна, но мне хотелось бы, чтобы было несколько более реальных примеров.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство