دوره جامع تحلیل داده‌کاوی و گزارش‌گیری پیشرفته با نرم‌افزار SAS (ویژه متخصصان تحلیل داده) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده‌کاوی و گزارش‌گیری پیشرفته با نرم‌افزار SAS (ویژه متخصصان تحلیل داده)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و مدیریت داده با نرم‌افزار SAS

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر محیط نرم‌افزاری و معماری سیستم SAS
• 2. آشنایی با ساختار کتابخانه‌ها و مدیریت فایل‌ها در SAS
• 3. اصول نگارش و قواعد دستوری در زبان برنامه‌نویسی SAS
• 4. فراخوانی و خواندن داده‌های خام از منابع مختلف
• 5. مدیریت و اصلاح ساختار متغیرها در گام دیتا
• 6. استفاده از دستورات شرطی و منطق برنامه‌نویسی در SAS
• 7. کار با توابع ریاضی و آماری برای پردازش داده‌ها
• 8. مدیریت داده‌های متنی و توابع کاراکتری پیشرفته
• 9. کار با تاریخ و زمان در محیط SAS
• 10. ترکیب و ادغام مجموعه‌های داده با دستور Merge
• 11. استفاده از دستورات Set و Update برای به‌روزرسانی داده‌ها
• 12. آشنایی با رویه‌های تحلیل توصیفی با PROC MEANS
• 13. تولید جداول فراوانی و تحلیل‌های طبقه‌بندی با PROC FREQ
• 14. تولید گزارش‌های متنی و مدیریت خروجی‌ها با PROC REPORT
• 15. طراحی و شخصی‌سازی گزارش‌های جدولی با PROC TABULATE
• 16. آشنایی با سیستم خروجی‌دهی ODS و فرمت‌های گزارش‌گیری
• 17. استفاده از رویه PROC SQL برای مدیریت و پرس‌وجوی داده‌ها
• 18. تکنیک‌های پیشرفته پیوند جداول در PROC SQL
• 19. مدیریت خطا و عیب‌یابی در برنامه‌های SAS
• 20. کار با ماکروها برای اتوماسیون فرآیندهای تکراری
• 21. طراحی و فراخوانی ماکروهای پارامتریک
• 22. استفاده از توابع و دستورات شرطی در داخل ماکروها
• 23. آشنایی با رویه PROC UNIVARIATE برای تحلیل‌های آماری دقیق
• 24. بررسی توزیع داده‌ها و شناسایی داده‌های پرت
• 25. انجام آزمون‌های فرض آماری با رویه PROC TTEST
• 26. تحلیل واریانس یک‌طرفه و چندطرفه با PROC ANOVA
• 27. آشنایی با رگرسیون خطی ساده و چندگانه در SAS
• 28. ارزیابی مدل‌های آماری و بررسی برازش مدل
• 29. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با PROC REG
• 30. آشنایی با تحلیل‌های چندمتغیره و گروه‌بندی داده‌ها
• 31. استفاده از PROC FASTCLUS برای خوشه‌بندی داده‌ها
• 32. مقدمه‌ای بر تحلیل مؤلفه‌های اصلی با PROC PRINCOMP
• 33. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین
• 34. کار با رویه PROC LOGISTIC برای مدل‌های طبقه‌بندی
• 35. ارزیابی دقت مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس اغتشاش
• 36. استفاده از ابزارهای گرافیکی برای ترسیم نمودارهای تحلیلی
• 37. طراحی نمودارهای پیشرفته با PROC SGPLOT
• 38. تکنیک‌های بهینه‌سازی کدهای SAS برای مجموعه‌های داده بزرگ
• 39. مدیریت حافظه و کارایی در پردازش داده‌های حجیم
• 40. اتصال SAS به پایگاه‌های داده رابطه‌ای خارجی
• 41. امنیت داده‌ها و مدیریت دسترسی‌ها در محیط SAS
• 42. مستندسازی و استانداردسازی کدهای تحلیل داده
• 43. نکات کلیدی در گزارش‌نویسی مدیریتی بر اساس خروجی‌های SAS