Технологии прикладного анализа данных SAS

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

Расписание занятий

Общая ссылка для всех лекций и семинаров: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3abt3YFk3CdUF4vwyWQsW_Jb6FdHUCzgLG_hAumdyaxfw1%40thread.tacv2/1641804643575?context=%7b%22Tid%22%3a%2221f26c24-0793-4b07-a73d-563cd2ec235f%22%2c%22Oid%22%3a%22afe1666c-56bf-4dfa-88bb-62652330bdca%22%7d


График с 10.01.2022 по 28.02.2022 (включительно):

по понедельникам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.

по понедельникам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.


График с 05.03.2022 по 02.04.2022 (включительно):

по субботам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Титова Наталия Николаевна.

по субботам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Титова Наталия Николаевна.


О курсе

Данная дисциплина ставит своей целью изучение базовых сведений по анализу данных в среде SAS. Эти знания и навыки необходимы в профессиональной деятельности специалистов по математическому моделированию и информатике.

В результате изучения дисциплины студенты должны:

  • Знать основы языка SAS Base и уметь записывать и понимать простые про-граммы на этом языке;
  • Владеть основами макропрограммирования на языке SAS Base;
  • Понимать принципы работы основных статистических методов анализа данных на платформе SAS;
  • Уметь запускать и анализировать результаты выполнения основных стати-стических методов анализа данных на платформе SAS;
  • Знать список основных методов анализа данных, реализованных на платформе SAS.


Описание курса на сайте НИУ ВШЭ - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302

Преподаватели Ильвовский Дмитрий Алексеевич, Титова Наталия Николаевна
Число кредитов 5
Контактная работа (час.) 60
Самостоятельная работа (час.) 130
Курс 3
Формат изучения дисциплины full-time


дополнительные ссылки:

Программа курса

Номер раздела Тема
1 Аналитическая платформа SAS. Обзор технологий.
2 Язык программирования SAS BASE
2.1 Основы программирования на SAS BASE
2.2 Макросы, SQL
3 Библиотека методов статистического анализа SAS STAT
3.1 Введение в SAS STAT, дисперсионный анализ
3.2 Линейная регрессия
3.3 Логистическая регрессия
3.4 Обобщенные линейные модели
3.5 Визуализация данных
3.6 Методы кластеризации
3.7 Деревья решений
3.8 Композиции прогнозирующих алгоритмов. Случайный лес, бустинг.
3.9 Нелинейный модели. Нейронные сети.

Материалы занятий

10.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1GnyXdsWVD3-CH1ikGjx7Y_JG31kBy5Bf?usp=sharing

17.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1enuEVq9WSnF_5OI84yPt8IzsgQVUK50M?usp=sharing

17.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1H6ncIQ-5J6aOT9MOLbFSYRPaEvIVNUOp?usp=sharing

24.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1haGmYEdCjEri1PJLySY8pg74Y_oJxu9w?usp=sharing

24.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1PCOrUHDhRbPFqhsKOEr83UWoC0d-aZs8?usp=sharing

31.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1pJ3A1KC96oad8H5Xds1crX0fa2Tevu7h?usp=sharing

31.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1_nCn2tx9-WCKBysS8I9VwoPT-wdCUyA1?usp=sharing

07.02.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/11S4cbFa4YfKM9ofcDBIIfy3neIcIp58e?usp=sharing

07.02.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1xQxOvC4aQYm3KGibsFLC8bdg6OoY6l0-?usp=sharing

14.02.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1t-f2WGNl5nvO13lzxE35AdRMOVChveJF?usp=sharing

14.02.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/17jc61xRwWdoiMHwaEHIBzLfnvKNuIrhx?usp=sharing

21.02.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1JXQRpAT9mj7xQPwz1CGn27i0-TNApSfU?usp=sharing

21.02.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1RuMCB0VZrGnODQP7JsX9rnU1PAEByuyr?usp=sharing

Использование и изучение ПО SAS в рамках курса

Программная среда для работы: студенты будут работать с платформой SAS Viya. Все необходимое ПО размещается в облаке, предоставляемом SAS, для доступа достаточно браузера.

Информация по использованию ПО SAS при выполнении заданий, а также ваши личные логины и пароли для доступа к серверу будут направлены вам позднее на ваши студенческие почты (в домене edu.hse.ru).

Студенты, выполняющие практику на SAS, могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.

Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм-чате.

Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично, то он может получить:

  • сертификат о прохождении академической программы SAS
  • электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий.

Сертификат вручается студентам, имеющим итоговую оценку не ниже 9 баллов.


Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:

Также желающие студенты, готовые потратить дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) ссылка на курс.

Отчётность по курсу и критерии оценки

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • 4 практических домашних задания;
  • Экзамен.

Критерии оценки знаний, навыков

  • Оценки за все домашние задания выставляются по 10-балльной шкале, проходной минимум - 4 балла.
  • Оценка за экзамен также выставляется по 10-балльной шкале.


Порядок формирования оценок по дисциплине

Оценка итогового контроля в конце 2-го модуля выставляется по следующей формуле:

Оитог = 0,5·О_экзамен + 0,5·О_ДЗ

и округляется до целого числа арифметическим способом, где

  • О_экзамен – оценка за работу непосредственно на экзамене по десятибалльной системе.
  • О_ДЗ – средняя оценка за все домашние задания по десятибалльной системе.

Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое.

Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка).

Экзамен проходит в форме защиты домашних заданий: студенты отвечают на вопросы преподавателя по сделанным задачам и, в случае необходимости, выполняют дополнительное письменное задание. Если студент по какой-то причине не может или отказывается от защиты, ему необходимо пройти письменный экзамен.

Домашние задания

Домашнее задание №1

Информация появится позднее.


Домашнее задание №2

Информация появится позднее.


Домашнее задание №3

Информация появится позднее.


Домашнее задание №4

Информация появится позднее.


Задать вопрос по курсу

Вопросы по курсу можно задавать в Telegram-чате курса, преподавателю курса Ильвовскому Дмитрию @dilv_ru dilvovsky@hse.ru или менеджеру кафедры SAS Лобок Татьяне (@tatianalobok) tlobok@hse.ru. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ/ПАД ФКН ВШЭ/МИЭФ ФКН ВШЭ/Эк ФЭН ВШЭ/ЭкСт ФЭН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.


Канал в Telegram для объявлений: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy

Чат в Telegram для обсуждений: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6


Все объявления и материалы по курсу будут выкладываться в чате и в канале Telegram! Преподаватели в чате бывают, но не всегда.

Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года. По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту tlobok@hse.ru.

Материалы по курсу

Документы и программа курса Внимание: файлы обновляются!

Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы

Полезные материалы


Полезная литература

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Технологии_прикладного_анализа_данных_SAS&oldid=66267»