| SAS建模培訓
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培訓特點 |
| 個性化、顧問式培訓，互動式授課，針對實際需求，項目案例教學，實戰(zhàn)項目演示，超級精品小班。 |
| 培訓講師 |
華為，中科院，上海貝爾，中興，Xilinx,Intel英特爾,TI德州儀器，NI公司，Cadence公司,Synopsys，IBM，Altera，Oracle，synopsys，微軟，飛思卡爾，等大型公司高級工程師，項目經(jīng)理，技術(shù)支持專家，端海教育集團，資深講師。
大多名牌大學，碩士以上學歷，相關(guān)技術(shù)專業(yè)，有豐富的理論素養(yǎng)，十多年實際項目經(jīng)歷，開發(fā)過多個大型項目，熱情，樂于技術(shù)分享。針對客戶實際需求，案例教學，邊講邊練，互動式溝通，學有所獲。
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| 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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堅持小班授課，為保證培訓效果，增加互動環(huán)節(jié)，每期人數(shù)限3到5人。 |
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開課時間和上課地點 |
上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班）：SAS建模培訓開班時間：2025年7月14日..用心服務(wù)..........--即將開課--...................... |
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實驗設(shè)備和授課方式 |
☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
☆合格學員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升您的職業(yè)資質(zhì)
專注高端培訓15年，端海提供的證書得到本行業(yè)的廣泛認可，學員的能力
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最新優(yōu)惠 |
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☆在讀學生憑學生證，可優(yōu)惠500元。 |
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質(zhì)量保障 |
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1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術(shù)支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。 |
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課程大綱 |
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培訓目的：
（1）掌握相關(guān)分析,列聯(lián)表分析,方差分析,回歸分析,主成分分析,logistic分析和聚類分析在SAS中的程序?qū)崿F(xiàn)以及實現(xiàn)的流程。
（2）在此基礎(chǔ)上，用具體的數(shù)據(jù)集對每一個專題分析做流程化的處理,并詳細解釋程序運行輸出的結(jié)果。
（3）通過學習本課程可以使你將教學統(tǒng)計模型轉(zhuǎn)化為企業(yè)實際應(yīng)用模型。進而提高你的職業(yè)技能.
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培訓內(nèi)容：
第一講 |
數(shù)據(jù)處理 |
1.數(shù)據(jù)采樣2.數(shù)據(jù)探索3.缺失值填充 |
第二講 |
雙變量分析(一) |
1.中心極限定理2.假設(shè)檢驗理論 |
第三講 |
雙變量分析(二) |
1.相關(guān)分析2.列聯(lián)表分析 |
第四講 |
方差分析(一) |
1.方差分析理論2.單因素方差分析 |
第五講 |
方差分析(二) |
多因素方差分析 |
第六講 |
線性回歸分析(一) |
1.線性回歸基本理論2.簡單線性回歸分析 |
第七講 |
線性回歸分析(二) |
多元線性回歸分析介紹及多元回歸建模的四種方法詳解 |
第八講 |
線性回歸分析（三） |
模型診斷和預(yù)測 |
第九講 |
LOGISTIC回歸分析(一) |
LOGISTIC回歸分析基本理論 |
第十講 |
LOGISTIC回歸分析(二) |
1.數(shù)據(jù)采樣2.缺失值填充 |
第十一講 |
LOGISTIC回歸分析(三) |
屬性變量壓縮 |
第十二講 |
LOGISTIC回歸分析(四) |
連續(xù)變量壓縮 |
第十三講 |
LOGISTIC回歸分析(五) |
LOGIT圖 |
第十四講 |
LOGISTIC回歸分析(六) |
模型開發(fā) |
第十五講 |
LOGISTIC回歸分析(七) |
模型驗證 |
第十六講 |
LOGISTIC回歸分析(八) |
模型驗證 |
第十七講 |
LOGISTIC回歸分析(九) |
模型測試 |
第十八講 |
LOGISTIC回歸分析(十) |
三階段模型整合 |
第十九講 |
聚類分析 |
兩步聚類法 |
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