Mejore sus capacidades con SAS Visual Forecasting y un programa avanzado de previsión de datos.
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No prior knowledge required
No unnecessary risks
Al utilizar SAS Visual Forecasting y otras herramientas de SAS, aprenderá a explorar series temporales, crear y seleccionar características, crear y administrar un sistema de pronóstico a gran escala y utilizar una variedad de modelos para identificar, evaluar y predecir componentes de señales importantes.
En este proyecto de pasantía, los estudiantes descubrirán componentes de señales en series de alto valor y luego especificarán especificaciones personalizadas apropiadas para estas series. Estas especificaciones personalizadas se integran en un sistema de predicción a gran escala que los estudiantes crearon para automatizar el proceso de generación, selección y predicción de modelos.
Los estudiantes se adaptan a eventos recurrentes y anomalías en el proceso de generación de datos para mejorar el sistema de pronóstico automatizado.
Este curso se centra en la exploración de datos, la generación y eliminación de funciones para secuencias de tiempo. Los temas discutidos incluyen:
En este curso aprenderá a realizar análisis de motivos y aplicar análisis en el dominio espectral o de frecuencia. También descubrirá cómo funcionan las medidas de distancia, implementará aplicaciones, explorará componentes de señales y creará funciones para series temporales.
Este curso es adecuado para analistas con experiencia cuantitativa, así como para expertos en el campo que deseen agregar herramientas a su caja de herramientas en el campo de las series temporales. Antes de comenzar el curso, debes sentirte cómodo con los conceptos estadísticos básicos. Puedes adquirir esta experiencia realizando el curso de estadística con SAS. La familiaridad con las matrices y el análisis de componentes principales también puede ser útil, pero no es obligatoria.
En este curso aprenderá a desarrollar y mantener un proyecto de pronóstico a gran escala utilizando las herramientas SAS Visual Forecasting. Inicialmente se hará hincapié en:
Este curso es adecuado para analistas que desean mejorar sus habilidades de aprendizaje con herramientas analíticas adecuadas para probar, cambiar, modelar, pronosticar y gestionar datos que contienen variables recopiladas a lo largo del tiempo. Además, el curso se basa principalmente en la sintaxis, por lo que los analistas que realicen este curso deben tener conocimientos básicos de codificación. Es útil tener experiencia con un lenguaje de programación orientado a objetos, al igual que estar familiarizado con el manejo de tablas grandes.
En este curso aprenderá a construir, perfeccionar, ampliar y, en algunos casos, interpretar modelos destinados a una serie de secuencias. Se presentan tres enfoques de modelado:
El curso concluye considerando cómo se puede mejorar la precisión de los pronósticos combinando las fortalezas de los distintos enfoques. La lección final incluye demostraciones sobre la creación de predicciones integradas (o enclaves) y modelos híbridos.
Este curso es adecuado para analistas que desean mejorar sus habilidades de aprendizaje con herramientas analíticas adecuadas para probar, cambiar, modelar, pronosticar y gestionar datos que contienen variables recopiladas a lo largo del tiempo.
Este curso utiliza una variedad de herramientas de software diferentes. La familiaridad con Base SAS, SAS/ETS, SAS/STAT y SAS Visual Forecasting, así como con herramientas de código abierto para manejar datos ordinales y modelado, es útil, pero no obligatoria. Las lecciones sobre análisis bayesiano y modelos de aprendizaje automático suponen conocimientos previos de estos temas. Una forma en que los estudiantes pueden adquirir esta experiencia es completando los tutoriales de SAS: Análisis bayesiano con SAS y Aprendizaje automático con SAS Viya.
