SAS® Programmierung 2: Datenmanagement im Data Step
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SAS® Programmierung 2: Datenmanagement im Data Step
Sie lernen in diesem Kurs die wichtigsten Techniken der Data Step-Programmierung. Sie können unterschiedliche Datenformate einlesen, aufbereiten und effizient in SAS Dateien organisieren. Sie filtern mit Funktionen komplexe Daten, bearbeiten wiederholte Abfragen effizient mit Schleifen sowie Arrays und können Ihre Daten zur leichteren Weiterverarbeitung in die richtige Struktur drehen. Abgerundet wird der Kurs durch einen Einblick in die Themen Makrovariablen und Grundlagensyntax SQL.
Kursinhalte
- Grundlagen der Programmierung mit dem Data Step
- Ausgabe in mehrere SAS Dateien
- Datenverdichtung, Gruppenverarbeitung
- Verarbeitung unterschiedlicher Datenquellen
- Numerische und alphanumerische Datenkonvertierung mit SAS Funktionen
- Datenbereinigung
- Iteratives Programmieren mit Do-Schleifen und Arrays
- Restrukturierung von SAS Dateien mit PROC TRANSPOSE
- Verbinden und Mischen von SAS Dateien
- Einführung in die Structured Query Language (SQL)
- Einführung in Makrovariablen
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Zielgruppe/Voraussetzungen
Der Kurs richtet sich an SAS Programmierer aus IT- oder Fachabteilungen, die im Bereich Datenmanagement bzw. Data Integration tätig sind und entsprechende SAS Programme entwickeln.
Sie benötigen die Kenntnisse aus dem Kurs SAS Programmierung 1: Grundlagen oder SAS Programmierung 1: Grundlagen für erfahrene Programmierer. Unser Wissenstest zur SAS Programmierung hilft Ihnen bei der Selbsteinschätzung Ihrer Vorkenntnisse.
Module
Base SAS Software
Referent
Akkreditierter SAS Trainer
Kosten
1.980 EUR zzgl. Mwst.
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SAS Institute GmbH
SAS ist Marktführer bei Business Analytics-Software und weltweit größter unabhängiger Anbieter im Business-Intelligence-Markt.
Das Programm von SAS Education bietet eine Vielzahl an Kursen für SAS Anwender und Experten - zur Technologie ebenso wie zu Analytics, den SAS Lösungen sowie zu aktuellen Business- Themen, die zu den Kernkompetenzen von SAS zählen. Hierzu gehören z.B. Customer Intelligence, Risikomanagement, Data Mining, Data Warehousing etc.
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