https://wiki.cs.hse.ru/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Kma 2026-09-21T12:21:33Z Вклад MediaWiki 1.43.9 https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=SAS_Technologies_for_Data_Mining&diff=66268 2022-02-23T14:45:09Z

<p>Kma: /* Educational material */</p> <hr /> <div>== Schedule ==<br /> <br /> '''Link for all lectures and seminars:''' 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<br /> <br /> <br /> '''Schedule from 10.01.2022 to 28.02.2022 (incl.):'''<br /> <br /> every Monday, 14:40 - 16:00 - lecture (online), Dmitriy Ilvovskiy.<br /> <br /> every Monday, 16:20 - 17:40 - seminar (online), Dmitriy Ilvovskiy.<br /> <br /> <br /> '''Schedule from 05.03.2022 to 02.04.2022 (incl.):'''<br /> <br /> every Saturday, 14:40 - 16:00 - lecture (online), Nataliya Titova.<br /> <br /> every Saturday, 16:20 - 17:40 - seminar (online), Nataliya Titova.<br /> <br /> <br /> == About this course ==<br /> This course is aimed to study the basics of data analysis using SAS software. These knowledge and skills are necessary in the professional activities of specialists in mathematical modeling and computer science.<br /> <br /> As a result of studying the course, students should:<br /> * Know the basics of the SAS Base language and be able to write and understand simple programs in this language;<br /> * Study the basics of macro programming in SAS Base;<br /> * Understand the principles of application of the main statistical methods of data analysis using SAS Software;<br /> * Be able to launch and analyze the results of the implementation of the main statistical methods of data analysis on the SAS platform;<br /> * Know the list of basic data analysis methods implemented on the SAS platform.<br /> <br /> <br /> Course description (HSE) - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Tutors || Dmitriy Ilvovskiy, Nataliya Titova<br /> |-<br /> | Credits || 5<br /> |-<br /> | Supervised study (h.) || 60<br /> |-<br /> | Self-study (h.) || 130<br /> |-<br /> | Year || 3<br /> |-<br /> | Format || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> additional links:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ SAS-HSE department ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas Course program]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html SAS Institute]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html SAS Internship 2021/2022]'''<br /> <br /> == Curriculum ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! # !! Topic<br /> |-<br /> | 1 || SAS analytical platform. Technology review.<br /> |-<br /> | 2 || SAS BASE programming language<br /> |-<br /> | 2.1 || SAS BASE programming<br /> |-<br /> | 2.2 || Macros, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Statistical analysis using SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || SAS STAT intro, ANOVA<br /> |-<br /> | 3.2 || Linear regression<br /> |-<br /> | 3.3 || Logistic regression<br /> |-<br /> | 3.4 || Generalized linear models<br /> |-<br /> | 3.5 || Data visualization<br /> |-<br /> | 3.6 || Clustering methods<br /> |-<br /> | 3.7 || Decision tree<br /> |-<br /> | 3.8 || Ensemble methods. Random forest, boosting.<br /> |-<br /> | 3.9 || Non-linear models. Neural networks.<br /> |}<br /> <br /> === Educational material ===<br /> 10.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1GnyXdsWVD3-CH1ikGjx7Y_JG31kBy5Bf?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1enuEVq9WSnF_5OI84yPt8IzsgQVUK50M?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1H6ncIQ-5J6aOT9MOLbFSYRPaEvIVNUOp?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1haGmYEdCjEri1PJLySY8pg74Y_oJxu9w?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1PCOrUHDhRbPFqhsKOEr83UWoC0d-aZs8?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1pJ3A1KC96oad8H5Xds1crX0fa2Tevu7h?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1_nCn2tx9-WCKBysS8I9VwoPT-wdCUyA1?usp=sharing<br /> <br /> 07.02.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/11S4cbFa4YfKM9ofcDBIIfy3neIcIp58e?usp=sharing<br /> <br /> 07.02.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1xQxOvC4aQYm3KGibsFLC8bdg6OoY6l0-?usp=sharing<br /> <br /> 14.02.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1t-f2WGNl5nvO13lzxE35AdRMOVChveJF?usp=sharing<br /> <br /> 14.02.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/17jc61xRwWdoiMHwaEHIBzLfnvKNuIrhx?usp=sharing<br /> <br /> 21.02.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1JXQRpAT9mj7xQPwz1CGn27i0-TNApSfU?usp=sharing<br /> <br /> 21.02.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1RuMCB0VZrGnODQP7JsX9rnU1PAEByuyr?usp=sharing<br /> <br /> == SAS software ==<br /> '''SAS environment:''' students are supposed to do tasks with SAS Viya. All software tools are cloud-based, it is enough to have an Internet browser.<br /> <br /> SAS environment instruction and your personal access login and password will be sent to your student e-mails (in the &quot;edu.hse.ru&quot; domain).<br /> <br /> '''Students who in-time and successfully do all tasks using SAS''', may attend to free online courses on additional topics.<br /> <br /> ''If you are interested in it, please, write to Nataliya Titova or send a request to the Telegram-chat.''<br /> <br /> '''If a student have successfully done all homeworks (with excellence)''', he or she may receive:<br /> * SAS academic program certificate<br /> * Acclaim e-badge, confirming successful passing of this course (with the list of SAS technologies used).<br /> <br /> '''''It is required to have a final grade at least 9 points.'''''<br /> <br /> <br /> The following online courses are freely available:<br /> *SAS Base programming [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU link]<br /> *Statistical analysis using SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU link]<br /> <br /> Moreover, students who are willing to spend extra time learning to program in SAS can try to pass a professional certification within the program SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) for free [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html link].<br /> <br /> == Assessment criteria ==<br /> <br /> The course provides several forms of knowledge control:<br /> * 4 homeworks;<br /> * Exam.<br /> <br /> '''Criteria'''<br /> <br /> *All homework assignments are graded on a 10-point scale, minimum passing grade - 4. <br /> <br /> *Exam grade is also given on a 10-point scale. <br /> <br /> <br /> '''Final grade'''<br /> <br /> '''Final grade''' formula: <br /> <br /> '''О_final = 0,5·О_exam + 0,5·О_HW'''<br /> <br /> где<br /> * О_exam – grade for the exam on a ten-point scale.<br /> * О_HW – average grade for all homework assignments on a ten-point scale. <br /> <br /> Rounding occurs only at the very end - in the final assessment. Rounding is arithmetic.<br /> <br /> Each task and exam is evaluated on a 10-point scale (fractional marks are allowed for tasks).<br /> <br /> The exam is held in the form of homework defense: students answer the questions on the tasks they have completed and, if necessary, perform an additional written task. If a student for some reason cannot or refuses to defend himself or herself, he or she must pass a written exam.<br /> <br /> == Homework ==<br /> <br /> '''Homework №1'''<br /> <br /> ''To be announced later''<br /> <br /> <br /> '''Homework №2'''<br /> <br /> ''To be announced later.''<br /> <br /> <br /> '''Homework №3'''<br /> <br /> ''To be announced later''<br /> <br /> <br /> '''Homework №4'''<br /> <br /> ''To be announced later.''<br /> <br /> <br /> == Contacts ==<br /> '''Questions''' may be addressed in Telegram-chat, to Dmitry Ilvovsky @dilv_ru dilvovsky@hse.ru or SAS-HSE department manager Tatiana Lobok (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.<br /> Be sure to add the tag [PMI FKN HSE / PAD FKN HSE / MIEF FKN HSE / Ek FEN HSE / Ext FEN HSE] to the title of the letter, and also indicate your last name and first name.<br /> <br /> <br /> Telegram channel for announcements: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Telegram chat for discussions: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' All announcements and materials will be available in Telegram chat! '''<br /> <br /> All files provided are intended for use by students during their studies and are updated throughout the year.<br /> For found typos, inaccuracies, malfunctions of the page, please write to e-mail tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Additional materials ==<br /> '''Course documents''' <br /> ''NB: the content may be updated!''<br /> <br /> *'''[https://sas-viya.cs.hse.ru Access to SAS software]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/drive/folders/1_ZcBAXDaAGRHL1TPjFTJIHyEtmu9sQeS?usp=sharing Lectures and seminars] ''NB: the content may be updated!''<br /> <br /> == Bibliography ==<br /> <br /> '''Materials'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials SAS Enterprise Guide educational portal]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ SAS Institute blog (SAS Base programming)]<br /> <br /> <br /> '''Literature'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_SAS&diff=66267 2022-02-23T14:44:29Z

<p>Kma: /* Материалы занятий */</p> <hr /> <div>== Расписание занятий ==<br /> <br /> '''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<br /> <br /> <br /> '''График с 10.01.2022 по 28.02.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по понедельникам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> по понедельникам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> <br /> '''График с 05.03.2022 по 02.04.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по субботам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> по субботам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> <br /> == О курсе ==<br /> 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. <br /> <br /> В результате изучения дисциплины студенты должны: <br /> * Знать основы языка SAS Base и уметь записывать и понимать простые про-граммы на этом языке; <br /> * Владеть основами макропрограммирования на языке SAS Base; <br /> * Понимать принципы работы основных статистических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Уметь запускать и анализировать результаты выполнения основных стати-стических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Знать список основных методов анализа данных, реализованных на платформе SAS. <br /> <br /> <br /> Описание курса на сайте НИУ ВШЭ - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Преподаватели || Ильвовский Дмитрий Алексеевич, Титова Наталия Николаевна<br /> |-<br /> | Число кредитов || 5<br /> |-<br /> | Контактная работа (час.) || 60<br /> |-<br /> | Самостоятельная работа (час.) || 130<br /> |-<br /> | Курс || 3<br /> |-<br /> | Формат изучения дисциплины || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> дополнительные ссылки:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html Календарь стажерской программы на 2021/2022 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Номер раздела !! Тема<br /> |-<br /> | 1 || Аналитическая платформа SAS. Обзор технологий.<br /> |-<br /> | 2 || Язык программирования SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.1 || Основы программирования на SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.2 || Макросы, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Библиотека методов статистического анализа SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || Введение в SAS STAT, дисперсионный анализ<br /> |-<br /> | 3.2 || Линейная регрессия<br /> |-<br /> | 3.3 || Логистическая регрессия<br /> |-<br /> | 3.4 || Обобщенные линейные модели<br /> |-<br /> | 3.5 || Визуализация данных<br /> |-<br /> | 3.6 || Методы кластеризации<br /> |-<br /> | 3.7 || Деревья решений<br /> |-<br /> | 3.8 || Композиции прогнозирующих алгоритмов. Случайный лес, бустинг.<br /> |-<br /> | 3.9 || Нелинейный модели. Нейронные сети.<br /> |}<br /> <br /> === Материалы занятий ===<br /> 10.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1GnyXdsWVD3-CH1ikGjx7Y_JG31kBy5Bf?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1enuEVq9WSnF_5OI84yPt8IzsgQVUK50M?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1H6ncIQ-5J6aOT9MOLbFSYRPaEvIVNUOp?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1haGmYEdCjEri1PJLySY8pg74Y_oJxu9w?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1PCOrUHDhRbPFqhsKOEr83UWoC0d-aZs8?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1pJ3A1KC96oad8H5Xds1crX0fa2Tevu7h?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1_nCn2tx9-WCKBysS8I9VwoPT-wdCUyA1?usp=sharing<br /> <br /> 07.02.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/11S4cbFa4YfKM9ofcDBIIfy3neIcIp58e?usp=sharing<br /> <br /> 07.02.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1xQxOvC4aQYm3KGibsFLC8bdg6OoY6l0-?usp=sharing<br /> <br /> 14.02.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1t-f2WGNl5nvO13lzxE35AdRMOVChveJF?usp=sharing<br /> <br /> 14.02.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/17jc61xRwWdoiMHwaEHIBzLfnvKNuIrhx?usp=sharing<br /> <br /> 21.02.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1JXQRpAT9mj7xQPwz1CGn27i0-TNApSfU?usp=sharing<br /> <br /> 21.02.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1RuMCB0VZrGnODQP7JsX9rnU1PAEByuyr?usp=sharing<br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в рамках курса==<br /> '''Программная среда для работы:''' студенты будут работать с платформой SAS Viya. Все необходимое ПО размещается в облаке, предоставляемом SAS, для доступа достаточно браузера.<br /> <br /> 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).<br /> <br /> '''Студенты, выполняющие практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм-чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> * сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> * электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий.<br /> <br /> '''''Сертификат вручается студентам, имеющим итоговую оценку не ниже 9 баллов.'''''<br /> <br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> 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) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 4 практических домашних задания;<br /> * Экзамен.<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 10-балльной шкале, проходной минимум - 4 балла. <br /> <br /> *Оценка за экзамен также выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> '''Оценка итогового контроля''' в конце 2-го модуля выставляется по следующей формуле: <br /> <br /> '''Оитог = 0,5·О_экзамен + 0,5·О_ДЗ'''<br /> <br /> и округляется до целого числа арифметическим способом, <br /> где<br /> * О_экзамен – оценка за работу непосредственно на экзамене по десятибалльной системе.<br /> * О_ДЗ – средняя оценка за все домашние задания по десятибалльной системе. <br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка).<br /> <br /> 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.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №3'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №4'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> == Задать вопрос по курсу ==<br /> '''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.<br /> 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.<br /> <br /> <br /> Канал в Telegram для объявлений: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Чат в Telegram для обсуждений: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут выкладываться в чате и в канале Telegram! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *'''[https://sas-viya.cs.hse.ru Доступ к ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/drive/folders/1_ZcBAXDaAGRHL1TPjFTJIHyEtmu9sQeS?usp=sharing Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.<br /> * Математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., Медведев, Ю. И., 1992</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=SAS_Technologies_for_Data_Mining&diff=66066 2022-02-19T21:13:52Z

<p>Kma: /* Educational material */</p> <hr /> <div>== Schedule ==<br /> <br /> '''Link for all lectures and seminars:''' 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<br /> <br /> <br /> '''Schedule from 10.01.2022 to 28.02.2022 (incl.):'''<br /> <br /> every Monday, 14:40 - 16:00 - lecture (online), Dmitriy Ilvovskiy.<br /> <br /> every Monday, 16:20 - 17:40 - seminar (online), Dmitriy Ilvovskiy.<br /> <br /> <br /> '''Schedule from 05.03.2022 to 02.04.2022 (incl.):'''<br /> <br /> every Saturday, 14:40 - 16:00 - lecture (online), Nataliya Titova.<br /> <br /> every Saturday, 16:20 - 17:40 - seminar (online), Nataliya Titova.<br /> <br /> <br /> == About this course ==<br /> This course is aimed to study the basics of data analysis using SAS software. These knowledge and skills are necessary in the professional activities of specialists in mathematical modeling and computer science.<br /> <br /> As a result of studying the course, students should:<br /> * Know the basics of the SAS Base language and be able to write and understand simple programs in this language;<br /> * Study the basics of macro programming in SAS Base;<br /> * Understand the principles of application of the main statistical methods of data analysis using SAS Software;<br /> * Be able to launch and analyze the results of the implementation of the main statistical methods of data analysis on the SAS platform;<br /> * Know the list of basic data analysis methods implemented on the SAS platform.<br /> <br /> <br /> Course description (HSE) - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Tutors || Dmitriy Ilvovskiy, Nataliya Titova<br /> |-<br /> | Credits || 5<br /> |-<br /> | Supervised study (h.) || 60<br /> |-<br /> | Self-study (h.) || 130<br /> |-<br /> | Year || 3<br /> |-<br /> | Format || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> additional links:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ SAS-HSE department ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas Course program]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html SAS Institute]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html SAS Internship 2021/2022]'''<br /> <br /> == Curriculum ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! # !! Topic<br /> |-<br /> | 1 || SAS analytical platform. Technology review.<br /> |-<br /> | 2 || SAS BASE programming language<br /> |-<br /> | 2.1 || SAS BASE programming<br /> |-<br /> | 2.2 || Macros, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Statistical analysis using SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || SAS STAT intro, ANOVA<br /> |-<br /> | 3.2 || Linear regression<br /> |-<br /> | 3.3 || Logistic regression<br /> |-<br /> | 3.4 || Generalized linear models<br /> |-<br /> | 3.5 || Data visualization<br /> |-<br /> | 3.6 || Clustering methods<br /> |-<br /> | 3.7 || Decision tree<br /> |-<br /> | 3.8 || Ensemble methods. Random forest, boosting.<br /> |-<br /> | 3.9 || Non-linear models. Neural networks.<br /> |}<br /> <br /> === Educational material ===<br /> 10.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1GnyXdsWVD3-CH1ikGjx7Y_JG31kBy5Bf?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1enuEVq9WSnF_5OI84yPt8IzsgQVUK50M?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1H6ncIQ-5J6aOT9MOLbFSYRPaEvIVNUOp?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1haGmYEdCjEri1PJLySY8pg74Y_oJxu9w?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1PCOrUHDhRbPFqhsKOEr83UWoC0d-aZs8?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1pJ3A1KC96oad8H5Xds1crX0fa2Tevu7h?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1_nCn2tx9-WCKBysS8I9VwoPT-wdCUyA1?usp=sharing<br /> <br /> 07.02.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/11S4cbFa4YfKM9ofcDBIIfy3neIcIp58e?usp=sharing<br /> <br /> 07.02.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1xQxOvC4aQYm3KGibsFLC8bdg6OoY6l0-?usp=sharing<br /> <br /> 14.02.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1t-f2WGNl5nvO13lzxE35AdRMOVChveJF?usp=sharing<br /> <br /> 14.02.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/17jc61xRwWdoiMHwaEHIBzLfnvKNuIrhx?usp=sharing<br /> <br /> == SAS software ==<br /> '''SAS environment:''' students are supposed to do tasks with SAS Viya. All software tools are cloud-based, it is enough to have an Internet browser.<br /> <br /> SAS environment instruction and your personal access login and password will be sent to your student e-mails (in the &quot;edu.hse.ru&quot; domain).<br /> <br /> '''Students who in-time and successfully do all tasks using SAS''', may attend to free online courses on additional topics.<br /> <br /> ''If you are interested in it, please, write to Nataliya Titova or send a request to the Telegram-chat.''<br /> <br /> '''If a student have successfully done all homeworks (with excellence)''', he or she may receive:<br /> * SAS academic program certificate<br /> * Acclaim e-badge, confirming successful passing of this course (with the list of SAS technologies used).<br /> <br /> '''''It is required to have a final grade at least 9 points.'''''<br /> <br /> <br /> The following online courses are freely available:<br /> *SAS Base programming [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU link]<br /> *Statistical analysis using SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU link]<br /> <br /> Moreover, students who are willing to spend extra time learning to program in SAS can try to pass a professional certification within the program SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) for free [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html link].<br /> <br /> == Assessment criteria ==<br /> <br /> The course provides several forms of knowledge control:<br /> * 4 homeworks;<br /> * Exam.<br /> <br /> '''Criteria'''<br /> <br /> *All homework assignments are graded on a 10-point scale, minimum passing grade - 4. <br /> <br /> *Exam grade is also given on a 10-point scale. <br /> <br /> <br /> '''Final grade'''<br /> <br /> '''Final grade''' formula: <br /> <br /> '''О_final = 0,5·О_exam + 0,5·О_HW'''<br /> <br /> где<br /> * О_exam – grade for the exam on a ten-point scale.<br /> * О_HW – average grade for all homework assignments on a ten-point scale. <br /> <br /> Rounding occurs only at the very end - in the final assessment. Rounding is arithmetic.<br /> <br /> Each task and exam is evaluated on a 10-point scale (fractional marks are allowed for tasks).<br /> <br /> The exam is held in the form of homework defense: students answer the questions on the tasks they have completed and, if necessary, perform an additional written task. If a student for some reason cannot or refuses to defend himself or herself, he or she must pass a written exam.<br /> <br /> == Homework ==<br /> <br /> '''Homework №1'''<br /> <br /> ''To be announced later''<br /> <br /> <br /> '''Homework №2'''<br /> <br /> ''To be announced later.''<br /> <br /> <br /> '''Homework №3'''<br /> <br /> ''To be announced later''<br /> <br /> <br /> '''Homework №4'''<br /> <br /> ''To be announced later.''<br /> <br /> <br /> == Contacts ==<br /> '''Questions''' may be addressed in Telegram-chat, to Dmitry Ilvovsky @dilv_ru dilvovsky@hse.ru or SAS-HSE department manager Tatiana Lobok (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.<br /> Be sure to add the tag [PMI FKN HSE / PAD FKN HSE / MIEF FKN HSE / Ek FEN HSE / Ext FEN HSE] to the title of the letter, and also indicate your last name and first name.<br /> <br /> <br /> Telegram channel for announcements: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Telegram chat for discussions: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' All announcements and materials will be available in Telegram chat! '''<br /> <br /> All files provided are intended for use by students during their studies and are updated throughout the year.<br /> For found typos, inaccuracies, malfunctions of the page, please write to e-mail tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Additional materials ==<br /> '''Course documents''' <br /> ''NB: the content may be updated!''<br /> <br /> *'''[https://sas-viya.cs.hse.ru Access to SAS software]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/drive/folders/1_ZcBAXDaAGRHL1TPjFTJIHyEtmu9sQeS?usp=sharing Lectures and seminars] ''NB: the content may be updated!''<br /> <br /> == Bibliography ==<br /> <br /> '''Materials'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials SAS Enterprise Guide educational portal]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ SAS Institute blog (SAS Base programming)]<br /> <br /> <br /> '''Literature'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_SAS&diff=66065 2022-02-19T21:12:06Z

<p>Kma: /* Материалы занятий */</p> <hr /> <div>== Расписание занятий ==<br /> <br /> '''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<br /> <br /> <br /> '''График с 10.01.2022 по 28.02.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по понедельникам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> по понедельникам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> <br /> '''График с 05.03.2022 по 02.04.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по субботам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> по субботам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> <br /> == О курсе ==<br /> 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. <br /> <br /> В результате изучения дисциплины студенты должны: <br /> * Знать основы языка SAS Base и уметь записывать и понимать простые про-граммы на этом языке; <br /> * Владеть основами макропрограммирования на языке SAS Base; <br /> * Понимать принципы работы основных статистических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Уметь запускать и анализировать результаты выполнения основных стати-стических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Знать список основных методов анализа данных, реализованных на платформе SAS. <br /> <br /> <br /> Описание курса на сайте НИУ ВШЭ - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Преподаватели || Ильвовский Дмитрий Алексеевич, Титова Наталия Николаевна<br /> |-<br /> | Число кредитов || 5<br /> |-<br /> | Контактная работа (час.) || 60<br /> |-<br /> | Самостоятельная работа (час.) || 130<br /> |-<br /> | Курс || 3<br /> |-<br /> | Формат изучения дисциплины || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> дополнительные ссылки:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html Календарь стажерской программы на 2021/2022 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Номер раздела !! Тема<br /> |-<br /> | 1 || Аналитическая платформа SAS. Обзор технологий.<br /> |-<br /> | 2 || Язык программирования SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.1 || Основы программирования на SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.2 || Макросы, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Библиотека методов статистического анализа SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || Введение в SAS STAT, дисперсионный анализ<br /> |-<br /> | 3.2 || Линейная регрессия<br /> |-<br /> | 3.3 || Логистическая регрессия<br /> |-<br /> | 3.4 || Обобщенные линейные модели<br /> |-<br /> | 3.5 || Визуализация данных<br /> |-<br /> | 3.6 || Методы кластеризации<br /> |-<br /> | 3.7 || Деревья решений<br /> |-<br /> | 3.8 || Композиции прогнозирующих алгоритмов. Случайный лес, бустинг.<br /> |-<br /> | 3.9 || Нелинейный модели. Нейронные сети.<br /> |}<br /> <br /> === Материалы занятий ===<br /> 10.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1GnyXdsWVD3-CH1ikGjx7Y_JG31kBy5Bf?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1enuEVq9WSnF_5OI84yPt8IzsgQVUK50M?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1H6ncIQ-5J6aOT9MOLbFSYRPaEvIVNUOp?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1haGmYEdCjEri1PJLySY8pg74Y_oJxu9w?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1PCOrUHDhRbPFqhsKOEr83UWoC0d-aZs8?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1pJ3A1KC96oad8H5Xds1crX0fa2Tevu7h?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1_nCn2tx9-WCKBysS8I9VwoPT-wdCUyA1?usp=sharing<br /> <br /> 07.02.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/11S4cbFa4YfKM9ofcDBIIfy3neIcIp58e?usp=sharing<br /> <br /> 07.02.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1xQxOvC4aQYm3KGibsFLC8bdg6OoY6l0-?usp=sharing<br /> <br /> 14.02.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1t-f2WGNl5nvO13lzxE35AdRMOVChveJF?usp=sharing<br /> <br /> 14.02.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/17jc61xRwWdoiMHwaEHIBzLfnvKNuIrhx?usp=sharing<br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в рамках курса==<br /> '''Программная среда для работы:''' студенты будут работать с платформой SAS Viya. Все необходимое ПО размещается в облаке, предоставляемом SAS, для доступа достаточно браузера.<br /> <br /> 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).<br /> <br /> '''Студенты, выполняющие практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм-чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> * сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> * электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий.<br /> <br /> '''''Сертификат вручается студентам, имеющим итоговую оценку не ниже 9 баллов.'''''<br /> <br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> 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) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 4 практических домашних задания;<br /> * Экзамен.<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 10-балльной шкале, проходной минимум - 4 балла. <br /> <br /> *Оценка за экзамен также выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> '''Оценка итогового контроля''' в конце 2-го модуля выставляется по следующей формуле: <br /> <br /> '''Оитог = 0,5·О_экзамен + 0,5·О_ДЗ'''<br /> <br /> и округляется до целого числа арифметическим способом, <br /> где<br /> * О_экзамен – оценка за работу непосредственно на экзамене по десятибалльной системе.<br /> * О_ДЗ – средняя оценка за все домашние задания по десятибалльной системе. <br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка).<br /> <br /> 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.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №3'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №4'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> == Задать вопрос по курсу ==<br /> '''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.<br /> 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.<br /> <br /> <br /> Канал в Telegram для объявлений: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Чат в Telegram для обсуждений: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут выкладываться в чате и в канале Telegram! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *'''[https://sas-viya.cs.hse.ru Доступ к ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/drive/folders/1_ZcBAXDaAGRHL1TPjFTJIHyEtmu9sQeS?usp=sharing Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.<br /> * Математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., Медведев, Ю. И., 1992</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=SAS_Technologies_for_Data_Mining&diff=65785 2022-02-12T19:38:30Z

<p>Kma: /* Educational material */</p> <hr /> <div>== Schedule ==<br /> <br /> '''Link for all lectures and seminars:''' 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<br /> <br /> <br /> '''Schedule from 10.01.2022 to 28.02.2022 (incl.):'''<br /> <br /> every Monday, 14:40 - 16:00 - lecture (online), Dmitriy Ilvovskiy.<br /> <br /> every Monday, 16:20 - 17:40 - seminar (online), Dmitriy Ilvovskiy.<br /> <br /> <br /> '''Schedule from 05.03.2022 to 02.04.2022 (incl.):'''<br /> <br /> every Saturday, 14:40 - 16:00 - lecture (online), Nataliya Titova.<br /> <br /> every Saturday, 16:20 - 17:40 - seminar (online), Nataliya Titova.<br /> <br /> <br /> == About this course ==<br /> This course is aimed to study the basics of data analysis using SAS software. These knowledge and skills are necessary in the professional activities of specialists in mathematical modeling and computer science.<br /> <br /> As a result of studying the course, students should:<br /> * Know the basics of the SAS Base language and be able to write and understand simple programs in this language;<br /> * Study the basics of macro programming in SAS Base;<br /> * Understand the principles of application of the main statistical methods of data analysis using SAS Software;<br /> * Be able to launch and analyze the results of the implementation of the main statistical methods of data analysis on the SAS platform;<br /> * Know the list of basic data analysis methods implemented on the SAS platform.<br /> <br /> <br /> Course description (HSE) - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Tutors || Dmitriy Ilvovskiy, Nataliya Titova<br /> |-<br /> | Credits || 5<br /> |-<br /> | Supervised study (h.) || 60<br /> |-<br /> | Self-study (h.) || 130<br /> |-<br /> | Year || 3<br /> |-<br /> | Format || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> additional links:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ SAS-HSE department ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas Course program]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html SAS Institute]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html SAS Internship 2021/2022]'''<br /> <br /> == Curriculum ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! # !! Topic<br /> |-<br /> | 1 || SAS analytical platform. Technology review.<br /> |-<br /> | 2 || SAS BASE programming language<br /> |-<br /> | 2.1 || SAS BASE programming<br /> |-<br /> | 2.2 || Macros, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Statistical analysis using SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || SAS STAT intro, ANOVA<br /> |-<br /> | 3.2 || Linear regression<br /> |-<br /> | 3.3 || Logistic regression<br /> |-<br /> | 3.4 || Generalized linear models<br /> |-<br /> | 3.5 || Data visualization<br /> |-<br /> | 3.6 || Clustering methods<br /> |-<br /> | 3.7 || Decision tree<br /> |-<br /> | 3.8 || Ensemble methods. Random forest, boosting.<br /> |-<br /> | 3.9 || Non-linear models. Neural networks.<br /> |}<br /> <br /> === Educational material ===<br /> 10.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1GnyXdsWVD3-CH1ikGjx7Y_JG31kBy5Bf?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1enuEVq9WSnF_5OI84yPt8IzsgQVUK50M?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1H6ncIQ-5J6aOT9MOLbFSYRPaEvIVNUOp?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1haGmYEdCjEri1PJLySY8pg74Y_oJxu9w?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1PCOrUHDhRbPFqhsKOEr83UWoC0d-aZs8?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1pJ3A1KC96oad8H5Xds1crX0fa2Tevu7h?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1_nCn2tx9-WCKBysS8I9VwoPT-wdCUyA1?usp=sharing<br /> <br /> 07.02.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/11S4cbFa4YfKM9ofcDBIIfy3neIcIp58e?usp=sharing<br /> <br /> 07.02.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1xQxOvC4aQYm3KGibsFLC8bdg6OoY6l0-?usp=sharing<br /> <br /> == SAS software ==<br /> '''SAS environment:''' students are supposed to do tasks with SAS Viya. All software tools are cloud-based, it is enough to have an Internet browser.<br /> <br /> SAS environment instruction and your personal access login and password will be sent to your student e-mails (in the &quot;edu.hse.ru&quot; domain).<br /> <br /> '''Students who in-time and successfully do all tasks using SAS''', may attend to free online courses on additional topics.<br /> <br /> ''If you are interested in it, please, write to Nataliya Titova or send a request to the Telegram-chat.''<br /> <br /> '''If a student have successfully done all homeworks (with excellence)''', he or she may receive:<br /> * SAS academic program certificate<br /> * Acclaim e-badge, confirming successful passing of this course (with the list of SAS technologies used).<br /> <br /> '''''It is required to have a final grade at least 9 points.'''''<br /> <br /> <br /> The following online courses are freely available:<br /> *SAS Base programming [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU link]<br /> *Statistical analysis using SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU link]<br /> <br /> Moreover, students who are willing to spend extra time learning to program in SAS can try to pass a professional certification within the program SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) for free [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html link].<br /> <br /> == Assessment criteria ==<br /> <br /> The course provides several forms of knowledge control:<br /> * 4 homeworks;<br /> * Exam.<br /> <br /> '''Criteria'''<br /> <br /> *All homework assignments are graded on a 10-point scale, minimum passing grade - 4. <br /> <br /> *Exam grade is also given on a 10-point scale. <br /> <br /> <br /> '''Final grade'''<br /> <br /> '''Final grade''' formula: <br /> <br /> '''О_final = 0,5·О_exam + 0,5·О_HW'''<br /> <br /> где<br /> * О_exam – grade for the exam on a ten-point scale.<br /> * О_HW – average grade for all homework assignments on a ten-point scale. <br /> <br /> Rounding occurs only at the very end - in the final assessment. Rounding is arithmetic.<br /> <br /> Each task and exam is evaluated on a 10-point scale (fractional marks are allowed for tasks).<br /> <br /> The exam is held in the form of homework defense: students answer the questions on the tasks they have completed and, if necessary, perform an additional written task. If a student for some reason cannot or refuses to defend himself or herself, he or she must pass a written exam.<br /> <br /> == Homework ==<br /> <br /> '''Homework №1'''<br /> <br /> ''To be announced later''<br /> <br /> <br /> '''Homework №2'''<br /> <br /> ''To be announced later.''<br /> <br /> <br /> '''Homework №3'''<br /> <br /> ''To be announced later''<br /> <br /> <br /> '''Homework №4'''<br /> <br /> ''To be announced later.''<br /> <br /> <br /> == Contacts ==<br /> '''Questions''' may be addressed in Telegram-chat, to Dmitry Ilvovsky @dilv_ru dilvovsky@hse.ru or SAS-HSE department manager Tatiana Lobok (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.<br /> Be sure to add the tag [PMI FKN HSE / PAD FKN HSE / MIEF FKN HSE / Ek FEN HSE / Ext FEN HSE] to the title of the letter, and also indicate your last name and first name.<br /> <br /> <br /> Telegram channel for announcements: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Telegram chat for discussions: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' All announcements and materials will be available in Telegram chat! '''<br /> <br /> All files provided are intended for use by students during their studies and are updated throughout the year.<br /> For found typos, inaccuracies, malfunctions of the page, please write to e-mail tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Additional materials ==<br /> '''Course documents''' <br /> ''NB: the content may be updated!''<br /> <br /> *'''[https://sas-viya.cs.hse.ru Access to SAS software]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/drive/folders/1_ZcBAXDaAGRHL1TPjFTJIHyEtmu9sQeS?usp=sharing Lectures and seminars] ''NB: the content may be updated!''<br /> <br /> == Bibliography ==<br /> <br /> '''Materials'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials SAS Enterprise Guide educational portal]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ SAS Institute blog (SAS Base programming)]<br /> <br /> <br /> '''Literature'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_SAS&diff=65784 2022-02-12T19:37:01Z

<p>Kma: /* Материалы занятий */</p> <hr /> <div>== Расписание занятий ==<br /> <br /> '''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<br /> <br /> <br /> '''График с 10.01.2022 по 28.02.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по понедельникам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> по понедельникам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> <br /> '''График с 05.03.2022 по 02.04.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по субботам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> по субботам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> <br /> == О курсе ==<br /> 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. <br /> <br /> В результате изучения дисциплины студенты должны: <br /> * Знать основы языка SAS Base и уметь записывать и понимать простые про-граммы на этом языке; <br /> * Владеть основами макропрограммирования на языке SAS Base; <br /> * Понимать принципы работы основных статистических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Уметь запускать и анализировать результаты выполнения основных стати-стических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Знать список основных методов анализа данных, реализованных на платформе SAS. <br /> <br /> <br /> Описание курса на сайте НИУ ВШЭ - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Преподаватели || Ильвовский Дмитрий Алексеевич, Титова Наталия Николаевна<br /> |-<br /> | Число кредитов || 5<br /> |-<br /> | Контактная работа (час.) || 60<br /> |-<br /> | Самостоятельная работа (час.) || 130<br /> |-<br /> | Курс || 3<br /> |-<br /> | Формат изучения дисциплины || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> дополнительные ссылки:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html Календарь стажерской программы на 2021/2022 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Номер раздела !! Тема<br /> |-<br /> | 1 || Аналитическая платформа SAS. Обзор технологий.<br /> |-<br /> | 2 || Язык программирования SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.1 || Основы программирования на SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.2 || Макросы, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Библиотека методов статистического анализа SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || Введение в SAS STAT, дисперсионный анализ<br /> |-<br /> | 3.2 || Линейная регрессия<br /> |-<br /> | 3.3 || Логистическая регрессия<br /> |-<br /> | 3.4 || Обобщенные линейные модели<br /> |-<br /> | 3.5 || Визуализация данных<br /> |-<br /> | 3.6 || Методы кластеризации<br /> |-<br /> | 3.7 || Деревья решений<br /> |-<br /> | 3.8 || Композиции прогнозирующих алгоритмов. Случайный лес, бустинг.<br /> |-<br /> | 3.9 || Нелинейный модели. Нейронные сети.<br /> |}<br /> <br /> === Материалы занятий ===<br /> 10.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1GnyXdsWVD3-CH1ikGjx7Y_JG31kBy5Bf?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1enuEVq9WSnF_5OI84yPt8IzsgQVUK50M?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1H6ncIQ-5J6aOT9MOLbFSYRPaEvIVNUOp?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1haGmYEdCjEri1PJLySY8pg74Y_oJxu9w?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1PCOrUHDhRbPFqhsKOEr83UWoC0d-aZs8?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1pJ3A1KC96oad8H5Xds1crX0fa2Tevu7h?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1_nCn2tx9-WCKBysS8I9VwoPT-wdCUyA1?usp=sharing<br /> <br /> 07.02.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/11S4cbFa4YfKM9ofcDBIIfy3neIcIp58e?usp=sharing<br /> <br /> 07.02.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1xQxOvC4aQYm3KGibsFLC8bdg6OoY6l0-?usp=sharing<br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в рамках курса==<br /> '''Программная среда для работы:''' студенты будут работать с платформой SAS Viya. Все необходимое ПО размещается в облаке, предоставляемом SAS, для доступа достаточно браузера.<br /> <br /> 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).<br /> <br /> '''Студенты, выполняющие практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм-чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> * сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> * электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий.<br /> <br /> '''''Сертификат вручается студентам, имеющим итоговую оценку не ниже 9 баллов.'''''<br /> <br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> 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) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 4 практических домашних задания;<br /> * Экзамен.<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 10-балльной шкале, проходной минимум - 4 балла. <br /> <br /> *Оценка за экзамен также выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> '''Оценка итогового контроля''' в конце 2-го модуля выставляется по следующей формуле: <br /> <br /> '''Оитог = 0,5·О_экзамен + 0,5·О_ДЗ'''<br /> <br /> и округляется до целого числа арифметическим способом, <br /> где<br /> * О_экзамен – оценка за работу непосредственно на экзамене по десятибалльной системе.<br /> * О_ДЗ – средняя оценка за все домашние задания по десятибалльной системе. <br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка).<br /> <br /> 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.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №3'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №4'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> == Задать вопрос по курсу ==<br /> '''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.<br /> 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.<br /> <br /> <br /> Канал в Telegram для объявлений: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Чат в Telegram для обсуждений: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут выкладываться в чате и в канале Telegram! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *'''[https://sas-viya.cs.hse.ru Доступ к ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/drive/folders/1_ZcBAXDaAGRHL1TPjFTJIHyEtmu9sQeS?usp=sharing Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.<br /> * Математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., Медведев, Ю. И., 1992</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=SAS_Technologies_for_Data_Mining&diff=65507 2022-02-06T21:10:42Z

<p>Kma: </p> <hr /> <div>== Schedule ==<br /> <br /> '''Link for all lectures and seminars:''' 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<br /> <br /> <br /> '''Schedule from 10.01.2022 to 28.02.2022 (incl.):'''<br /> <br /> every Monday, 14:40 - 16:00 - lecture (online), Dmitriy Ilvovskiy.<br /> <br /> every Monday, 16:20 - 17:40 - seminar (online), Dmitriy Ilvovskiy.<br /> <br /> <br /> '''Schedule from 05.03.2022 to 02.04.2022 (incl.):'''<br /> <br /> every Saturday, 14:40 - 16:00 - lecture (online), Nataliya Titova.<br /> <br /> every Saturday, 16:20 - 17:40 - seminar (online), Nataliya Titova.<br /> <br /> <br /> == About this course ==<br /> This course is aimed to study the basics of data analysis using SAS software. These knowledge and skills are necessary in the professional activities of specialists in mathematical modeling and computer science.<br /> <br /> As a result of studying the course, students should:<br /> * Know the basics of the SAS Base language and be able to write and understand simple programs in this language;<br /> * Study the basics of macro programming in SAS Base;<br /> * Understand the principles of application of the main statistical methods of data analysis using SAS Software;<br /> * Be able to launch and analyze the results of the implementation of the main statistical methods of data analysis on the SAS platform;<br /> * Know the list of basic data analysis methods implemented on the SAS platform.<br /> <br /> <br /> Course description (HSE) - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Tutors || Dmitriy Ilvovskiy, Nataliya Titova<br /> |-<br /> | Credits || 5<br /> |-<br /> | Supervised study (h.) || 60<br /> |-<br /> | Self-study (h.) || 130<br /> |-<br /> | Year || 3<br /> |-<br /> | Format || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> additional links:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ SAS-HSE department ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas Course program]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html SAS Institute]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html SAS Internship 2021/2022]'''<br /> <br /> == Curriculum ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! # !! Topic<br /> |-<br /> | 1 || SAS analytical platform. Technology review.<br /> |-<br /> | 2 || SAS BASE programming language<br /> |-<br /> | 2.1 || SAS BASE programming<br /> |-<br /> | 2.2 || Macros, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Statistical analysis using SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || SAS STAT intro, ANOVA<br /> |-<br /> | 3.2 || Linear regression<br /> |-<br /> | 3.3 || Logistic regression<br /> |-<br /> | 3.4 || Generalized linear models<br /> |-<br /> | 3.5 || Data visualization<br /> |-<br /> | 3.6 || Clustering methods<br /> |-<br /> | 3.7 || Decision tree<br /> |-<br /> | 3.8 || Ensemble methods. Random forest, boosting.<br /> |-<br /> | 3.9 || Non-linear models. Neural networks.<br /> |}<br /> <br /> === Educational material ===<br /> 10.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1GnyXdsWVD3-CH1ikGjx7Y_JG31kBy5Bf?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1enuEVq9WSnF_5OI84yPt8IzsgQVUK50M?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1H6ncIQ-5J6aOT9MOLbFSYRPaEvIVNUOp?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1haGmYEdCjEri1PJLySY8pg74Y_oJxu9w?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1PCOrUHDhRbPFqhsKOEr83UWoC0d-aZs8?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1pJ3A1KC96oad8H5Xds1crX0fa2Tevu7h?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1_nCn2tx9-WCKBysS8I9VwoPT-wdCUyA1?usp=sharing<br /> <br /> == SAS software ==<br /> '''SAS environment:''' students are supposed to do tasks with SAS Viya. All software tools are cloud-based, it is enough to have an Internet browser.<br /> <br /> SAS environment instruction and your personal access login and password will be sent to your student e-mails (in the &quot;edu.hse.ru&quot; domain).<br /> <br /> '''Students who in-time and successfully do all tasks using SAS''', may attend to free online courses on additional topics.<br /> <br /> ''If you are interested in it, please, write to Nataliya Titova or send a request to the Telegram-chat.''<br /> <br /> '''If a student have successfully done all homeworks (with excellence)''', he or she may receive:<br /> * SAS academic program certificate<br /> * Acclaim e-badge, confirming successful passing of this course (with the list of SAS technologies used).<br /> <br /> '''''It is required to have a final grade at least 9 points.'''''<br /> <br /> <br /> The following online courses are freely available:<br /> *SAS Base programming [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU link]<br /> *Statistical analysis using SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU link]<br /> <br /> Moreover, students who are willing to spend extra time learning to program in SAS can try to pass a professional certification within the program SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) for free [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html link].<br /> <br /> == Assessment criteria ==<br /> <br /> The course provides several forms of knowledge control:<br /> * 4 homeworks;<br /> * Exam.<br /> <br /> '''Criteria'''<br /> <br /> *All homework assignments are graded on a 10-point scale, minimum passing grade - 4. <br /> <br /> *Exam grade is also given on a 10-point scale. <br /> <br /> <br /> '''Final grade'''<br /> <br /> '''Final grade''' formula: <br /> <br /> '''О_final = 0,5·О_exam + 0,5·О_HW'''<br /> <br /> где<br /> * О_exam – grade for the exam on a ten-point scale.<br /> * О_HW – average grade for all homework assignments on a ten-point scale. <br /> <br /> Rounding occurs only at the very end - in the final assessment. Rounding is arithmetic.<br /> <br /> Each task and exam is evaluated on a 10-point scale (fractional marks are allowed for tasks).<br /> <br /> The exam is held in the form of homework defense: students answer the questions on the tasks they have completed and, if necessary, perform an additional written task. If a student for some reason cannot or refuses to defend himself or herself, he or she must pass a written exam.<br /> <br /> == Homework ==<br /> <br /> '''Homework №1'''<br /> <br /> ''To be announced later''<br /> <br /> <br /> '''Homework №2'''<br /> <br /> ''To be announced later.''<br /> <br /> <br /> '''Homework №3'''<br /> <br /> ''To be announced later''<br /> <br /> <br /> '''Homework №4'''<br /> <br /> ''To be announced later.''<br /> <br /> <br /> == Contacts ==<br /> '''Questions''' may be addressed in Telegram-chat, to Dmitry Ilvovsky @dilv_ru dilvovsky@hse.ru or SAS-HSE department manager Tatiana Lobok (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.<br /> Be sure to add the tag [PMI FKN HSE / PAD FKN HSE / MIEF FKN HSE / Ek FEN HSE / Ext FEN HSE] to the title of the letter, and also indicate your last name and first name.<br /> <br /> <br /> Telegram channel for announcements: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Telegram chat for discussions: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' All announcements and materials will be available in Telegram chat! '''<br /> <br /> All files provided are intended for use by students during their studies and are updated throughout the year.<br /> For found typos, inaccuracies, malfunctions of the page, please write to e-mail tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Additional materials ==<br /> '''Course documents''' <br /> ''NB: the content may be updated!''<br /> <br /> *'''[https://sas-viya.cs.hse.ru Access to SAS software]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/drive/folders/1_ZcBAXDaAGRHL1TPjFTJIHyEtmu9sQeS?usp=sharing Lectures and seminars] ''NB: the content may be updated!''<br /> <br /> == Bibliography ==<br /> <br /> '''Materials'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials SAS Enterprise Guide educational portal]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ SAS Institute blog (SAS Base programming)]<br /> <br /> <br /> '''Literature'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_SAS&diff=65506 2022-02-06T21:09:54Z

<p>Kma: </p> <hr /> <div>== Расписание занятий ==<br /> <br /> '''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<br /> <br /> <br /> '''График с 10.01.2022 по 28.02.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по понедельникам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> по понедельникам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> <br /> '''График с 05.03.2022 по 02.04.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по субботам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> по субботам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> <br /> == О курсе ==<br /> 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. <br /> <br /> В результате изучения дисциплины студенты должны: <br /> * Знать основы языка SAS Base и уметь записывать и понимать простые про-граммы на этом языке; <br /> * Владеть основами макропрограммирования на языке SAS Base; <br /> * Понимать принципы работы основных статистических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Уметь запускать и анализировать результаты выполнения основных стати-стических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Знать список основных методов анализа данных, реализованных на платформе SAS. <br /> <br /> <br /> Описание курса на сайте НИУ ВШЭ - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Преподаватели || Ильвовский Дмитрий Алексеевич, Титова Наталия Николаевна<br /> |-<br /> | Число кредитов || 5<br /> |-<br /> | Контактная работа (час.) || 60<br /> |-<br /> | Самостоятельная работа (час.) || 130<br /> |-<br /> | Курс || 3<br /> |-<br /> | Формат изучения дисциплины || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> дополнительные ссылки:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html Календарь стажерской программы на 2021/2022 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Номер раздела !! Тема<br /> |-<br /> | 1 || Аналитическая платформа SAS. Обзор технологий.<br /> |-<br /> | 2 || Язык программирования SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.1 || Основы программирования на SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.2 || Макросы, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Библиотека методов статистического анализа SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || Введение в SAS STAT, дисперсионный анализ<br /> |-<br /> | 3.2 || Линейная регрессия<br /> |-<br /> | 3.3 || Логистическая регрессия<br /> |-<br /> | 3.4 || Обобщенные линейные модели<br /> |-<br /> | 3.5 || Визуализация данных<br /> |-<br /> | 3.6 || Методы кластеризации<br /> |-<br /> | 3.7 || Деревья решений<br /> |-<br /> | 3.8 || Композиции прогнозирующих алгоритмов. Случайный лес, бустинг.<br /> |-<br /> | 3.9 || Нелинейный модели. Нейронные сети.<br /> |}<br /> <br /> === Материалы занятий ===<br /> 10.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1GnyXdsWVD3-CH1ikGjx7Y_JG31kBy5Bf?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1enuEVq9WSnF_5OI84yPt8IzsgQVUK50M?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1H6ncIQ-5J6aOT9MOLbFSYRPaEvIVNUOp?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1haGmYEdCjEri1PJLySY8pg74Y_oJxu9w?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1PCOrUHDhRbPFqhsKOEr83UWoC0d-aZs8?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1pJ3A1KC96oad8H5Xds1crX0fa2Tevu7h?usp=sharing<br /> <br /> 31.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1_nCn2tx9-WCKBysS8I9VwoPT-wdCUyA1?usp=sharing<br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в рамках курса==<br /> '''Программная среда для работы:''' студенты будут работать с платформой SAS Viya. Все необходимое ПО размещается в облаке, предоставляемом SAS, для доступа достаточно браузера.<br /> <br /> 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).<br /> <br /> '''Студенты, выполняющие практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм-чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> * сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> * электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий.<br /> <br /> '''''Сертификат вручается студентам, имеющим итоговую оценку не ниже 9 баллов.'''''<br /> <br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> 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) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 4 практических домашних задания;<br /> * Экзамен.<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 10-балльной шкале, проходной минимум - 4 балла. <br /> <br /> *Оценка за экзамен также выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> '''Оценка итогового контроля''' в конце 2-го модуля выставляется по следующей формуле: <br /> <br /> '''Оитог = 0,5·О_экзамен + 0,5·О_ДЗ'''<br /> <br /> и округляется до целого числа арифметическим способом, <br /> где<br /> * О_экзамен – оценка за работу непосредственно на экзамене по десятибалльной системе.<br /> * О_ДЗ – средняя оценка за все домашние задания по десятибалльной системе. <br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка).<br /> <br /> 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.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №3'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №4'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> == Задать вопрос по курсу ==<br /> '''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.<br /> 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.<br /> <br /> <br /> Канал в Telegram для объявлений: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Чат в Telegram для обсуждений: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут выкладываться в чате и в канале Telegram! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *'''[https://sas-viya.cs.hse.ru Доступ к ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/drive/folders/1_ZcBAXDaAGRHL1TPjFTJIHyEtmu9sQeS?usp=sharing Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.<br /> * Математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., Медведев, Ю. И., 1992</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=SAS_Technologies_for_Data_Mining&diff=65076 2022-01-29T16:59:45Z

<p>Kma: </p> <hr /> <div>== Schedule ==<br /> <br /> '''Link for all lectures and seminars:''' 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<br /> <br /> <br /> '''Schedule from 10.01.2022 to 28.02.2022 (incl.):'''<br /> <br /> every Monday, 14:40 - 16:00 - lecture (online), Dmitriy Ilvovskiy.<br /> <br /> every Monday, 16:20 - 17:40 - seminar (online), Dmitriy Ilvovskiy.<br /> <br /> <br /> '''Schedule from 05.03.2022 to 02.04.2022 (incl.):'''<br /> <br /> every Saturday, 14:40 - 16:00 - lecture (online), Nataliya Titova.<br /> <br /> every Saturday, 16:20 - 17:40 - seminar (online), Nataliya Titova.<br /> <br /> <br /> == About this course ==<br /> This course is aimed to study the basics of data analysis using SAS software. These knowledge and skills are necessary in the professional activities of specialists in mathematical modeling and computer science.<br /> <br /> As a result of studying the course, students should:<br /> * Know the basics of the SAS Base language and be able to write and understand simple programs in this language;<br /> * Study the basics of macro programming in SAS Base;<br /> * Understand the principles of application of the main statistical methods of data analysis using SAS Software;<br /> * Be able to launch and analyze the results of the implementation of the main statistical methods of data analysis on the SAS platform;<br /> * Know the list of basic data analysis methods implemented on the SAS platform.<br /> <br /> <br /> Course description (HSE) - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Tutors || Dmitriy Ilvovskiy, Nataliya Titova<br /> |-<br /> | Credits || 5<br /> |-<br /> | Supervised study (h.) || 60<br /> |-<br /> | Self-study (h.) || 130<br /> |-<br /> | Year || 3<br /> |-<br /> | Format || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> additional links:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ SAS-HSE department ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas Course program]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html SAS Institute]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html SAS Internship 2021/2022]'''<br /> <br /> == Curriculum ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! # !! Topic<br /> |-<br /> | 1 || SAS analytical platform. Technology review.<br /> |-<br /> | 2 || SAS BASE programming language<br /> |-<br /> | 2.1 || SAS BASE programming<br /> |-<br /> | 2.2 || Macros, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Statistical analysis using SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || SAS STAT intro, ANOVA<br /> |-<br /> | 3.2 || Linear regression<br /> |-<br /> | 3.3 || Logistic regression<br /> |-<br /> | 3.4 || Generalized linear models<br /> |-<br /> | 3.5 || Data visualization<br /> |-<br /> | 3.6 || Clustering methods<br /> |-<br /> | 3.7 || Decision tree<br /> |-<br /> | 3.8 || Ensemble methods. Random forest, boosting.<br /> |-<br /> | 3.9 || Non-linear models. Neural networks.<br /> |}<br /> <br /> === Educational material ===<br /> 10.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1GnyXdsWVD3-CH1ikGjx7Y_JG31kBy5Bf?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1enuEVq9WSnF_5OI84yPt8IzsgQVUK50M?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1H6ncIQ-5J6aOT9MOLbFSYRPaEvIVNUOp?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1haGmYEdCjEri1PJLySY8pg74Y_oJxu9w?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2020, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1PCOrUHDhRbPFqhsKOEr83UWoC0d-aZs8?usp=sharing<br /> <br /> == SAS software ==<br /> '''SAS environment:''' students are supposed to do tasks with SAS Viya. All software tools are cloud-based, it is enough to have an Internet browser.<br /> <br /> SAS environment instruction and your personal access login and password will be sent to your student e-mails (in the &quot;edu.hse.ru&quot; domain).<br /> <br /> '''Students who in-time and successfully do all tasks using SAS''', may attend to free online courses on additional topics.<br /> <br /> ''If you are interested in it, please, write to Nataliya Titova or send a request to the Telegram-chat.''<br /> <br /> '''If a student have successfully done all homeworks (with excellence)''', he or she may receive:<br /> * SAS academic program certificate<br /> * Acclaim e-badge, confirming successful passing of this course (with the list of SAS technologies used).<br /> <br /> '''''It is required to have a final grade at least 9 points.'''''<br /> <br /> <br /> The following online courses are freely available:<br /> *SAS Base programming [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU link]<br /> *Statistical analysis using SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU link]<br /> <br /> Moreover, students who are willing to spend extra time learning to program in SAS can try to pass a professional certification within the program SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) for free [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html link].<br /> <br /> == Assessment criteria ==<br /> <br /> The course provides several forms of knowledge control:<br /> * 4 homeworks;<br /> * Exam.<br /> <br /> '''Criteria'''<br /> <br /> *All homework assignments are graded on a 10-point scale, minimum passing grade - 4. <br /> <br /> *Exam grade is also given on a 10-point scale. <br /> <br /> <br /> '''Final grade'''<br /> <br /> '''Final grade''' formula: <br /> <br /> '''О_final = 0,5·О_exam + 0,5·О_HW'''<br /> <br /> где<br /> * О_exam – grade for the exam on a ten-point scale.<br /> * О_HW – average grade for all homework assignments on a ten-point scale. <br /> <br /> Rounding occurs only at the very end - in the final assessment. Rounding is arithmetic.<br /> <br /> Each task and exam is evaluated on a 10-point scale (fractional marks are allowed for tasks).<br /> <br /> The exam is held in the form of homework defense: students answer the questions on the tasks they have completed and, if necessary, perform an additional written task. If a student for some reason cannot or refuses to defend himself or herself, he or she must pass a written exam.<br /> <br /> == Homework ==<br /> <br /> '''Homework №1'''<br /> <br /> ''To be announced later''<br /> <br /> <br /> '''Homework №2'''<br /> <br /> ''To be announced later.''<br /> <br /> <br /> '''Homework №3'''<br /> <br /> ''To be announced later''<br /> <br /> <br /> '''Homework №4'''<br /> <br /> ''To be announced later.''<br /> <br /> <br /> == Contacts ==<br /> '''Questions''' may be addressed in Telegram-chat, to Dmitry Ilvovsky @dilv_ru dilvovsky@hse.ru or SAS-HSE department manager Tatiana Lobok (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.<br /> Be sure to add the tag [PMI FKN HSE / PAD FKN HSE / MIEF FKN HSE / Ek FEN HSE / Ext FEN HSE] to the title of the letter, and also indicate your last name and first name.<br /> <br /> <br /> Telegram channel for announcements: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Telegram chat for discussions: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' All announcements and materials will be available in Telegram chat! '''<br /> <br /> All files provided are intended for use by students during their studies and are updated throughout the year.<br /> For found typos, inaccuracies, malfunctions of the page, please write to e-mail tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Additional materials ==<br /> '''Course documents''' <br /> ''NB: the content may be updated!''<br /> <br /> *'''[https://sas-viya.cs.hse.ru Access to SAS software]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/drive/folders/1_ZcBAXDaAGRHL1TPjFTJIHyEtmu9sQeS?usp=sharing Lectures and seminars] ''NB: the content may be updated!''<br /> <br /> == Bibliography ==<br /> <br /> '''Materials'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials SAS Enterprise Guide educational portal]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ SAS Institute blog (SAS Base programming)]<br /> <br /> <br /> '''Literature'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_SAS&diff=65075 2022-01-29T16:58:53Z

<p>Kma: </p> <hr /> <div>== Расписание занятий ==<br /> <br /> '''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<br /> <br /> <br /> '''График с 10.01.2022 по 28.02.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по понедельникам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> по понедельникам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> <br /> '''График с 05.03.2022 по 02.04.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по субботам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> по субботам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> <br /> == О курсе ==<br /> 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. <br /> <br /> В результате изучения дисциплины студенты должны: <br /> * Знать основы языка SAS Base и уметь записывать и понимать простые про-граммы на этом языке; <br /> * Владеть основами макропрограммирования на языке SAS Base; <br /> * Понимать принципы работы основных статистических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Уметь запускать и анализировать результаты выполнения основных стати-стических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Знать список основных методов анализа данных, реализованных на платформе SAS. <br /> <br /> <br /> Описание курса на сайте НИУ ВШЭ - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Преподаватели || Ильвовский Дмитрий Алексеевич, Титова Наталия Николаевна<br /> |-<br /> | Число кредитов || 5<br /> |-<br /> | Контактная работа (час.) || 60<br /> |-<br /> | Самостоятельная работа (час.) || 130<br /> |-<br /> | Курс || 3<br /> |-<br /> | Формат изучения дисциплины || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> дополнительные ссылки:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html Календарь стажерской программы на 2021/2022 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Номер раздела !! Тема<br /> |-<br /> | 1 || Аналитическая платформа SAS. Обзор технологий.<br /> |-<br /> | 2 || Язык программирования SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.1 || Основы программирования на SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.2 || Макросы, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Библиотека методов статистического анализа SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || Введение в SAS STAT, дисперсионный анализ<br /> |-<br /> | 3.2 || Линейная регрессия<br /> |-<br /> | 3.3 || Логистическая регрессия<br /> |-<br /> | 3.4 || Обобщенные линейные модели<br /> |-<br /> | 3.5 || Визуализация данных<br /> |-<br /> | 3.6 || Методы кластеризации<br /> |-<br /> | 3.7 || Деревья решений<br /> |-<br /> | 3.8 || Композиции прогнозирующих алгоритмов. Случайный лес, бустинг.<br /> |-<br /> | 3.9 || Нелинейный модели. Нейронные сети.<br /> |}<br /> <br /> === Материалы занятий ===<br /> 10.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1GnyXdsWVD3-CH1ikGjx7Y_JG31kBy5Bf?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1enuEVq9WSnF_5OI84yPt8IzsgQVUK50M?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1H6ncIQ-5J6aOT9MOLbFSYRPaEvIVNUOp?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1haGmYEdCjEri1PJLySY8pg74Y_oJxu9w?usp=sharing<br /> <br /> 24.01.2020, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1PCOrUHDhRbPFqhsKOEr83UWoC0d-aZs8?usp=sharing<br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в рамках курса==<br /> '''Программная среда для работы:''' студенты будут работать с платформой SAS Viya. Все необходимое ПО размещается в облаке, предоставляемом SAS, для доступа достаточно браузера.<br /> <br /> 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).<br /> <br /> '''Студенты, выполняющие практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм-чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> * сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> * электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий.<br /> <br /> '''''Сертификат вручается студентам, имеющим итоговую оценку не ниже 9 баллов.'''''<br /> <br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> 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) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 4 практических домашних задания;<br /> * Экзамен.<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 10-балльной шкале, проходной минимум - 4 балла. <br /> <br /> *Оценка за экзамен также выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> '''Оценка итогового контроля''' в конце 2-го модуля выставляется по следующей формуле: <br /> <br /> '''Оитог = 0,5·О_экзамен + 0,5·О_ДЗ'''<br /> <br /> и округляется до целого числа арифметическим способом, <br /> где<br /> * О_экзамен – оценка за работу непосредственно на экзамене по десятибалльной системе.<br /> * О_ДЗ – средняя оценка за все домашние задания по десятибалльной системе. <br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка).<br /> <br /> 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.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №3'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №4'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> == Задать вопрос по курсу ==<br /> '''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.<br /> 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.<br /> <br /> <br /> Канал в Telegram для объявлений: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Чат в Telegram для обсуждений: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут выкладываться в чате и в канале Telegram! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *'''[https://sas-viya.cs.hse.ru Доступ к ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/drive/folders/1_ZcBAXDaAGRHL1TPjFTJIHyEtmu9sQeS?usp=sharing Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.<br /> * Математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., Медведев, Ю. И., 1992</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=SAS_Technologies_for_Data_Mining&diff=64550 2022-01-19T22:06:46Z

<p>Kma: </p> <hr /> <div>== Schedule ==<br /> <br /> '''Link for all lectures and seminars:''' 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<br /> <br /> <br /> '''Schedule from 10.01.2022 to 28.02.2022 (incl.):'''<br /> <br /> every Monday, 14:40 - 16:00 - lecture (online), Dmitriy Ilvovskiy.<br /> <br /> every Monday, 16:20 - 17:40 - seminar (online), Dmitriy Ilvovskiy.<br /> <br /> <br /> '''Schedule from 05.03.2022 to 02.04.2022 (incl.):'''<br /> <br /> every Saturday, 14:40 - 16:00 - lecture (online), Nataliya Titova.<br /> <br /> every Saturday, 16:20 - 17:40 - seminar (online), Nataliya Titova.<br /> <br /> <br /> == About this course ==<br /> This course is aimed to study the basics of data analysis using SAS software. These knowledge and skills are necessary in the professional activities of specialists in mathematical modeling and computer science.<br /> <br /> As a result of studying the course, students should:<br /> * Know the basics of the SAS Base language and be able to write and understand simple programs in this language;<br /> * Study the basics of macro programming in SAS Base;<br /> * Understand the principles of application of the main statistical methods of data analysis using SAS Software;<br /> * Be able to launch and analyze the results of the implementation of the main statistical methods of data analysis on the SAS platform;<br /> * Know the list of basic data analysis methods implemented on the SAS platform.<br /> <br /> <br /> Course description (HSE) - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Tutors || Dmitriy Ilvovskiy, Nataliya Titova<br /> |-<br /> | Credits || 5<br /> |-<br /> | Supervised study (h.) || 60<br /> |-<br /> | Self-study (h.) || 130<br /> |-<br /> | Year || 3<br /> |-<br /> | Format || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> additional links:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ SAS-HSE department ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas Course program]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html SAS Institute]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html SAS Internship 2021/2022]'''<br /> <br /> == Curriculum ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! # !! Topic<br /> |-<br /> | 1 || SAS analytical platform. Technology review.<br /> |-<br /> | 2 || SAS BASE programming language<br /> |-<br /> | 2.1 || SAS BASE programming<br /> |-<br /> | 2.2 || Macros, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Statistical analysis using SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || SAS STAT intro, ANOVA<br /> |-<br /> | 3.2 || Linear regression<br /> |-<br /> | 3.3 || Logistic regression<br /> |-<br /> | 3.4 || Generalized linear models<br /> |-<br /> | 3.5 || Data visualization<br /> |-<br /> | 3.6 || Clustering methods<br /> |-<br /> | 3.7 || Decision tree<br /> |-<br /> | 3.8 || Ensemble methods. Random forest, boosting.<br /> |-<br /> | 3.9 || Non-linear models. Neural networks.<br /> |}<br /> <br /> === Educational material ===<br /> 10.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1GnyXdsWVD3-CH1ikGjx7Y_JG31kBy5Bf?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, lecture - https://drive.google.com/drive/folders/1enuEVq9WSnF_5OI84yPt8IzsgQVUK50M?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, seminar - https://drive.google.com/drive/folders/1H6ncIQ-5J6aOT9MOLbFSYRPaEvIVNUOp?usp=sharing<br /> <br /> == SAS software ==<br /> '''SAS environment:''' students are supposed to do tasks with SAS Viya. All software tools are cloud-based, it is enough to have an Internet browser.<br /> <br /> SAS environment instruction and your personal access login and password will be sent to your student e-mails (in the &quot;edu.hse.ru&quot; domain).<br /> <br /> '''Students who in-time and successfully do all tasks using SAS''', may attend to free online courses on additional topics.<br /> <br /> ''If you are interested in it, please, write to Nataliya Titova or send a request to the Telegram-chat.''<br /> <br /> '''If a student have successfully done all homeworks (with excellence)''', he or she may receive:<br /> * SAS academic program certificate<br /> * Acclaim e-badge, confirming successful passing of this course (with the list of SAS technologies used).<br /> <br /> '''''It is required to have a final grade at least 9 points.'''''<br /> <br /> <br /> The following online courses are freely available:<br /> *SAS Base programming [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU link]<br /> *Statistical analysis using SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU link]<br /> <br /> Moreover, students who are willing to spend extra time learning to program in SAS can try to pass a professional certification within the program SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) for free [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html link].<br /> <br /> == Assessment criteria ==<br /> <br /> The course provides several forms of knowledge control:<br /> * 4 homeworks;<br /> * Exam.<br /> <br /> '''Criteria'''<br /> <br /> *All homework assignments are graded on a 10-point scale, minimum passing grade - 4. <br /> <br /> *Exam grade is also given on a 10-point scale. <br /> <br /> <br /> '''Final grade'''<br /> <br /> '''Final grade''' formula: <br /> <br /> '''О_final = 0,5·О_exam + 0,5·О_HW'''<br /> <br /> где<br /> * О_exam – grade for the exam on a ten-point scale.<br /> * О_HW – average grade for all homework assignments on a ten-point scale. <br /> <br /> Rounding occurs only at the very end - in the final assessment. Rounding is arithmetic.<br /> <br /> Each task and exam is evaluated on a 10-point scale (fractional marks are allowed for tasks).<br /> <br /> The exam is held in the form of homework defense: students answer the questions on the tasks they have completed and, if necessary, perform an additional written task. If a student for some reason cannot or refuses to defend himself or herself, he or she must pass a written exam.<br /> <br /> == Homework ==<br /> <br /> '''Homework №1'''<br /> <br /> ''To be announced later''<br /> <br /> <br /> '''Homework №2'''<br /> <br /> ''To be announced later.''<br /> <br /> <br /> '''Homework №3'''<br /> <br /> ''To be announced later''<br /> <br /> <br /> '''Homework №4'''<br /> <br /> ''To be announced later.''<br /> <br /> <br /> == Contacts ==<br /> '''Questions''' may be addressed in Telegram-chat, to Dmitry Ilvovsky @dilv_ru dilvovsky@hse.ru or SAS-HSE department manager Tatiana Lobok (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.<br /> Be sure to add the tag [PMI FKN HSE / PAD FKN HSE / MIEF FKN HSE / Ek FEN HSE / Ext FEN HSE] to the title of the letter, and also indicate your last name and first name.<br /> <br /> <br /> Telegram channel for announcements: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Telegram chat for discussions: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' All announcements and materials will be available in Telegram chat! '''<br /> <br /> All files provided are intended for use by students during their studies and are updated throughout the year.<br /> For found typos, inaccuracies, malfunctions of the page, please write to e-mail tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Additional materials ==<br /> '''Course documents''' <br /> ''NB: the content may be updated!''<br /> <br /> *'''[https://sas-viya.cs.hse.ru Access to SAS software]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/drive/folders/1_ZcBAXDaAGRHL1TPjFTJIHyEtmu9sQeS?usp=sharing Lectures and seminars] ''NB: the content may be updated!''<br /> <br /> == Bibliography ==<br /> <br /> '''Materials'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials SAS Enterprise Guide educational portal]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ SAS Institute blog (SAS Base programming)]<br /> <br /> <br /> '''Literature'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_SAS&diff=64549 2022-01-19T22:04:38Z

<p>Kma: </p> <hr /> <div>== Расписание занятий ==<br /> <br /> '''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<br /> <br /> <br /> '''График с 10.01.2022 по 28.02.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по понедельникам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> по понедельникам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> <br /> '''График с 05.03.2022 по 02.04.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по субботам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> по субботам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> <br /> == О курсе ==<br /> 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. <br /> <br /> В результате изучения дисциплины студенты должны: <br /> * Знать основы языка SAS Base и уметь записывать и понимать простые про-граммы на этом языке; <br /> * Владеть основами макропрограммирования на языке SAS Base; <br /> * Понимать принципы работы основных статистических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Уметь запускать и анализировать результаты выполнения основных стати-стических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Знать список основных методов анализа данных, реализованных на платформе SAS. <br /> <br /> <br /> Описание курса на сайте НИУ ВШЭ - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Преподаватели || Ильвовский Дмитрий Алексеевич, Титова Наталия Николаевна<br /> |-<br /> | Число кредитов || 5<br /> |-<br /> | Контактная работа (час.) || 60<br /> |-<br /> | Самостоятельная работа (час.) || 130<br /> |-<br /> | Курс || 3<br /> |-<br /> | Формат изучения дисциплины || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> дополнительные ссылки:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html Календарь стажерской программы на 2021/2022 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Номер раздела !! Тема<br /> |-<br /> | 1 || Аналитическая платформа SAS. Обзор технологий.<br /> |-<br /> | 2 || Язык программирования SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.1 || Основы программирования на SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.2 || Макросы, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Библиотека методов статистического анализа SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || Введение в SAS STAT, дисперсионный анализ<br /> |-<br /> | 3.2 || Линейная регрессия<br /> |-<br /> | 3.3 || Логистическая регрессия<br /> |-<br /> | 3.4 || Обобщенные линейные модели<br /> |-<br /> | 3.5 || Визуализация данных<br /> |-<br /> | 3.6 || Методы кластеризации<br /> |-<br /> | 3.7 || Деревья решений<br /> |-<br /> | 3.8 || Композиции прогнозирующих алгоритмов. Случайный лес, бустинг.<br /> |-<br /> | 3.9 || Нелинейный модели. Нейронные сети.<br /> |}<br /> <br /> === Материалы занятий ===<br /> 10.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1GnyXdsWVD3-CH1ikGjx7Y_JG31kBy5Bf?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1enuEVq9WSnF_5OI84yPt8IzsgQVUK50M?usp=sharing<br /> <br /> 17.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1H6ncIQ-5J6aOT9MOLbFSYRPaEvIVNUOp?usp=sharing<br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в рамках курса==<br /> '''Программная среда для работы:''' студенты будут работать с платформой SAS Viya. Все необходимое ПО размещается в облаке, предоставляемом SAS, для доступа достаточно браузера.<br /> <br /> 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).<br /> <br /> '''Студенты, выполняющие практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм-чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> * сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> * электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий.<br /> <br /> '''''Сертификат вручается студентам, имеющим итоговую оценку не ниже 9 баллов.'''''<br /> <br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> 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) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 4 практических домашних задания;<br /> * Экзамен.<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 10-балльной шкале, проходной минимум - 4 балла. <br /> <br /> *Оценка за экзамен также выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> '''Оценка итогового контроля''' в конце 2-го модуля выставляется по следующей формуле: <br /> <br /> '''Оитог = 0,5·О_экзамен + 0,5·О_ДЗ'''<br /> <br /> и округляется до целого числа арифметическим способом, <br /> где<br /> * О_экзамен – оценка за работу непосредственно на экзамене по десятибалльной системе.<br /> * О_ДЗ – средняя оценка за все домашние задания по десятибалльной системе. <br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка).<br /> <br /> 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.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №3'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №4'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> == Задать вопрос по курсу ==<br /> '''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.<br /> 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.<br /> <br /> <br /> Канал в Telegram для объявлений: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Чат в Telegram для обсуждений: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут выкладываться в чате и в канале Telegram! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *'''[https://sas-viya.cs.hse.ru Доступ к ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/drive/folders/1_ZcBAXDaAGRHL1TPjFTJIHyEtmu9sQeS?usp=sharing Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.<br /> * Математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., Медведев, Ю. И., 1992</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_SAS&diff=64548 2022-01-19T22:04:16Z

<p>Kma: </p> <hr /> <div>== Расписание занятий ==<br /> <br /> '''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<br /> <br /> <br /> '''График с 10.01.2022 по 28.02.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по понедельникам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> по понедельникам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> <br /> '''График с 05.03.2022 по 02.04.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по субботам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> по субботам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> <br /> == О курсе ==<br /> 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. <br /> <br /> В результате изучения дисциплины студенты должны: <br /> * Знать основы языка SAS Base и уметь записывать и понимать простые про-граммы на этом языке; <br /> * Владеть основами макропрограммирования на языке SAS Base; <br /> * Понимать принципы работы основных статистических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Уметь запускать и анализировать результаты выполнения основных стати-стических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Знать список основных методов анализа данных, реализованных на платформе SAS. <br /> <br /> <br /> Описание курса на сайте НИУ ВШЭ - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Преподаватели || Ильвовский Дмитрий Алексеевич, Титова Наталия Николаевна<br /> |-<br /> | Число кредитов || 5<br /> |-<br /> | Контактная работа (час.) || 60<br /> |-<br /> | Самостоятельная работа (час.) || 130<br /> |-<br /> | Курс || 3<br /> |-<br /> | Формат изучения дисциплины || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> дополнительные ссылки:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html Календарь стажерской программы на 2021/2022 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Номер раздела !! Тема<br /> |-<br /> | 1 || Аналитическая платформа SAS. Обзор технологий.<br /> |-<br /> | 2 || Язык программирования SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.1 || Основы программирования на SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.2 || Макросы, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Библиотека методов статистического анализа SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || Введение в SAS STAT, дисперсионный анализ<br /> |-<br /> | 3.2 || Линейная регрессия<br /> |-<br /> | 3.3 || Логистическая регрессия<br /> |-<br /> | 3.4 || Обобщенные линейные модели<br /> |-<br /> | 3.5 || Визуализация данных<br /> |-<br /> | 3.6 || Методы кластеризации<br /> |-<br /> | 3.7 || Деревья решений<br /> |-<br /> | 3.8 || Композиции прогнозирующих алгоритмов. Случайный лес, бустинг.<br /> |-<br /> | 3.9 || Нелинейный модели. Нейронные сети.<br /> |}<br /> <br /> === Материалы занятий ===<br /> 10.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1GnyXdsWVD3-CH1ikGjx7Y_JG31kBy5Bf?usp=sharing<br /> 17.01.2022, лекция - https://drive.google.com/drive/folders/1enuEVq9WSnF_5OI84yPt8IzsgQVUK50M?usp=sharing<br /> 17.01.2022, семинар - https://drive.google.com/drive/folders/1H6ncIQ-5J6aOT9MOLbFSYRPaEvIVNUOp?usp=sharing<br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в рамках курса==<br /> '''Программная среда для работы:''' студенты будут работать с платформой SAS Viya. Все необходимое ПО размещается в облаке, предоставляемом SAS, для доступа достаточно браузера.<br /> <br /> 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).<br /> <br /> '''Студенты, выполняющие практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм-чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> * сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> * электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий.<br /> <br /> '''''Сертификат вручается студентам, имеющим итоговую оценку не ниже 9 баллов.'''''<br /> <br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> 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) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 4 практических домашних задания;<br /> * Экзамен.<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 10-балльной шкале, проходной минимум - 4 балла. <br /> <br /> *Оценка за экзамен также выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> '''Оценка итогового контроля''' в конце 2-го модуля выставляется по следующей формуле: <br /> <br /> '''Оитог = 0,5·О_экзамен + 0,5·О_ДЗ'''<br /> <br /> и округляется до целого числа арифметическим способом, <br /> где<br /> * О_экзамен – оценка за работу непосредственно на экзамене по десятибалльной системе.<br /> * О_ДЗ – средняя оценка за все домашние задания по десятибалльной системе. <br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка).<br /> <br /> 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.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №3'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №4'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> == Задать вопрос по курсу ==<br /> '''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.<br /> 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.<br /> <br /> <br /> Канал в Telegram для объявлений: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Чат в Telegram для обсуждений: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут выкладываться в чате и в канале Telegram! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *'''[https://sas-viya.cs.hse.ru Доступ к ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/drive/folders/1_ZcBAXDaAGRHL1TPjFTJIHyEtmu9sQeS?usp=sharing Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.<br /> * Математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., Медведев, Ю. И., 1992</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=SAS_Technologies_for_Data_Mining&diff=64288 2022-01-16T20:06:55Z

<p>Kma: all eng</p> <hr /> <div>== Schedule ==<br /> <br /> '''Link for all lectures and seminars:''' 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<br /> <br /> <br /> '''Schedule from 10.01.2022 to 28.02.2022 (incl.):'''<br /> <br /> every Monday, 14:40 - 16:00 - lecture (online), Dmitriy Ilvovskiy.<br /> <br /> every Monday, 16:20 - 17:40 - seminar (online), Dmitriy Ilvovskiy.<br /> <br /> <br /> '''Schedule from 05.03.2022 to 02.04.2022 (incl.):'''<br /> <br /> every Saturday, 14:40 - 16:00 - lecture (online), Nataliya Titova.<br /> <br /> every Saturday, 16:20 - 17:40 - seminar (online), Nataliya Titova.<br /> <br /> <br /> == About this course ==<br /> This course is aimed to study the basics of data analysis using SAS software. These knowledge and skills are necessary in the professional activities of specialists in mathematical modeling and computer science.<br /> <br /> As a result of studying the course, students should:<br /> * Know the basics of the SAS Base language and be able to write and understand simple programs in this language;<br /> * Study the basics of macro programming in SAS Base;<br /> * Understand the principles of application of the main statistical methods of data analysis using SAS Software;<br /> * Be able to launch and analyze the results of the implementation of the main statistical methods of data analysis on the SAS platform;<br /> * Know the list of basic data analysis methods implemented on the SAS platform.<br /> <br /> <br /> Course description (HSE) - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Tutors || Dmitriy Ilvovskiy, Nataliya Titova<br /> |-<br /> | Credits || 5<br /> |-<br /> | Supervised study (h.) || 60<br /> |-<br /> | Self-study (h.) || 130<br /> |-<br /> | Year || 3<br /> |-<br /> | Format || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> additional links:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ SAS-HSE department ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas Course program]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html SAS Institute]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html SAS Internship 2021/2022]'''<br /> <br /> == Curriculum ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! # !! Topic<br /> |-<br /> | 1 || SAS analytical platform. Technology review.<br /> |-<br /> | 2 || SAS BASE programming language<br /> |-<br /> | 2.1 || SAS BASE programming<br /> |-<br /> | 2.2 || Macros, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Statistical analysis using SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || SAS STAT intro, ANOVA<br /> |-<br /> | 3.2 || Linear regression<br /> |-<br /> | 3.3 || Logistic regression<br /> |-<br /> | 3.4 || Generalized linear models<br /> |-<br /> | 3.5 || Data visualization<br /> |-<br /> | 3.6 || Clustering methods<br /> |-<br /> | 3.7 || Decision tree<br /> |-<br /> | 3.8 || Ensemble methods. Random forest, boosting.<br /> |-<br /> | 3.9 || Non-linear models. Neural networks.<br /> |}<br /> <br /> == SAS software ==<br /> '''SAS environment:''' students are supposed to do tasks with SAS Viya. All software tools are cloud-based, it is enough to have an Internet browser.<br /> <br /> SAS environment instruction and your personal access login and password will be sent to your student e-mails (in the &quot;edu.hse.ru&quot; domain).<br /> <br /> '''Students who in-time and successfully do all tasks using SAS''', may attend to free online courses on additional topics.<br /> <br /> ''If you are interested in it, please, write to Nataliya Titova or send a request to the Telegram-chat.''<br /> <br /> '''If a student have successfully done all homeworks (with excellence)''', he or she may receive:<br /> * SAS academic program certificate<br /> * Acclaim e-badge, confirming successful passing of this course (with the list of SAS technologies used).<br /> <br /> '''''It is required to have a final grade at least 9 points.'''''<br /> <br /> <br /> The following online courses are freely available:<br /> *SAS Base programming [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU link]<br /> *Statistical analysis using SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU link]<br /> <br /> Moreover, students who are willing to spend extra time learning to program in SAS can try to pass a professional certification within the program SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) for free [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html link].<br /> <br /> == Assessment criteria ==<br /> <br /> The course provides several forms of knowledge control:<br /> * 4 homeworks;<br /> * Exam.<br /> <br /> '''Criteria'''<br /> <br /> *All homework assignments are graded on a 10-point scale, minimum passing grade - 4. <br /> <br /> *Exam grade is also given on a 10-point scale. <br /> <br /> <br /> '''Final grade'''<br /> <br /> '''Final grade''' formula: <br /> <br /> '''О_final = 0,5·О_exam + 0,5·О_HW'''<br /> <br /> где<br /> * О_exam – grade for the exam on a ten-point scale.<br /> * О_HW – average grade for all homework assignments on a ten-point scale. <br /> <br /> Rounding occurs only at the very end - in the final assessment. Rounding is arithmetic.<br /> <br /> Each task and exam is evaluated on a 10-point scale (fractional marks are allowed for tasks).<br /> <br /> The exam is held in the form of homework defense: students answer the questions on the tasks they have completed and, if necessary, perform an additional written task. If a student for some reason cannot or refuses to defend himself or herself, he or she must pass a written exam.<br /> <br /> == Homework ==<br /> <br /> '''Homework №1'''<br /> <br /> ''To be announced later''<br /> <br /> <br /> '''Homework №2'''<br /> <br /> ''To be announced later.''<br /> <br /> <br /> '''Homework №3'''<br /> <br /> ''To be announced later''<br /> <br /> <br /> '''Homework №4'''<br /> <br /> ''To be announced later.''<br /> <br /> <br /> == Contacts ==<br /> '''Questions''' may be addressed in Telegram-chat, to Nataliya Titova @Natalitics or SAS-HSE department manager Tatiana Lobok (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.<br /> <br /> <br /> Telegram channel for announcements: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Telegram chat for discussions: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' All announcements and materials will be available in Telegram chat! '''<br /> For all important questions, you can write Nataliya Titova in the Telegram chat @Natalitics or email Natalia.Titova@sas.com. Be sure to add the tag [PMI FKN HSE / PAD FKN HSE / MIEF FKN HSE / Ek FEN HSE / Ext FEN HSE] to the title of the letter, and also indicate your last name and first name.<br /> <br /> All files provided are intended for use by students during their studies and are updated throughout the year.<br /> For found typos, inaccuracies, malfunctions of the page, please write to e-mail tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Additional materials ==<br /> '''Course documents''' <br /> ''NB: the content may be updated!''<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Instruction for connection to SAS OnDemand and SAS software downloading]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/drive/folders/11TA3RZ5Wmua3KtbqJrW_c68oq3SosgaI Lectures and seminars] ''NB: the content may be updated!''<br /> <br /> == Bibliography ==<br /> <br /> '''Materials'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials SAS Enterprise Guide educational portal]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ SAS Institute blog (SAS Base programming)]<br /> <br /> <br /> '''Literature'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_SAS&diff=64284 2022-01-16T19:00:02Z

<p>Kma: </p> <hr /> <div>== Расписание занятий ==<br /> <br /> '''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<br /> <br /> <br /> '''График с 10.01.2022 по 28.02.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по понедельникам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> по понедельникам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> <br /> '''График с 05.03.2022 по 02.04.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по субботам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> по субботам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> <br /> == О курсе ==<br /> 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. <br /> <br /> В результате изучения дисциплины студенты должны: <br /> * Знать основы языка SAS Base и уметь записывать и понимать простые про-граммы на этом языке; <br /> * Владеть основами макропрограммирования на языке SAS Base; <br /> * Понимать принципы работы основных статистических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Уметь запускать и анализировать результаты выполнения основных стати-стических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Знать список основных методов анализа данных, реализованных на платформе SAS. <br /> <br /> <br /> Описание курса на сайте НИУ ВШЭ - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Преподаватели || Ильвовский Дмитрий Алексеевич, Титова Наталия Николаевна<br /> |-<br /> | Число кредитов || 5<br /> |-<br /> | Контактная работа (час.) || 60<br /> |-<br /> | Самостоятельная работа (час.) || 130<br /> |-<br /> | Курс || 3<br /> |-<br /> | Формат изучения дисциплины || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> дополнительные ссылки:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html Календарь стажерской программы на 2021/2022 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Номер раздела !! Тема<br /> |-<br /> | 1 || Аналитическая платформа SAS. Обзор технологий.<br /> |-<br /> | 2 || Язык программирования SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.1 || Основы программирования на SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.2 || Макросы, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Библиотека методов статистического анализа SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || Введение в SAS STAT, дисперсионный анализ<br /> |-<br /> | 3.2 || Линейная регрессия<br /> |-<br /> | 3.3 || Логистическая регрессия<br /> |-<br /> | 3.4 || Обобщенные линейные модели<br /> |-<br /> | 3.5 || Визуализация данных<br /> |-<br /> | 3.6 || Методы кластеризации<br /> |-<br /> | 3.7 || Деревья решений<br /> |-<br /> | 3.8 || Композиции прогнозирующих алгоритмов. Случайный лес, бустинг.<br /> |-<br /> | 3.9 || Нелинейный модели. Нейронные сети.<br /> |}<br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в рамках курса==<br /> '''Программная среда для работы:''' студенты будут работать с платформой SAS Viya. Все необходимое ПО размещается в облаке, предоставляемом SAS, для доступа достаточно браузера.<br /> <br /> 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).<br /> <br /> '''Студенты, выполняющие практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм-чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> * сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> * электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий.<br /> <br /> '''''Сертификат вручается студентам, имеющим итоговую оценку не ниже 9 баллов.'''''<br /> <br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> 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) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 4 практических домашних задания;<br /> * Экзамен.<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 10-балльной шкале, проходной минимум - 4 балла. <br /> <br /> *Оценка за экзамен также выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> '''Оценка итогового контроля''' в конце 2-го модуля выставляется по следующей формуле: <br /> <br /> '''Оитог = 0,5·О_экзамен + 0,5·О_ДЗ'''<br /> <br /> и округляется до целого числа арифметическим способом, <br /> где<br /> * О_экзамен – оценка за работу непосредственно на экзамене по десятибалльной системе.<br /> * О_ДЗ – средняя оценка за все домашние задания по десятибалльной системе. <br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка).<br /> <br /> 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.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №3'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №4'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> == Задать вопрос по курсу ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать в Telegram-чате курса, преподавателю курса Титовой Наталии @Natalitics или менеджеру кафедры SAS Лобок Татьяне (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.<br /> <br /> <br /> Канал в Telegram для объявлений: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Чат в Telegram для обсуждений: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут выкладываться в чате и в канале Telegram! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате Telegram @Natalitics или на почту Natalia.Titova@sas.com. 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.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Инструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/drive/folders/11TA3RZ5Wmua3KtbqJrW_c68oq3SosgaI Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.<br /> * Математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., Медведев, Ю. И., 1992</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=SAS_Technologies_for_Data_Mining&diff=64283 2022-01-16T17:34:46Z

<p>Kma: rus</p> <hr /> <div>== Расписание занятий ==<br /> <br /> '''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<br /> <br /> <br /> '''График с 10.01.2022 по 28.02.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по понедельникам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> по понедельникам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> <br /> '''График с 05.03.2022 по 02.04.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по субботам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> по субботам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> <br /> == О курсе ==<br /> 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. <br /> <br /> В результате изучения дисциплины студенты должны: <br /> * Знать основы языка SAS Base и уметь записывать и понимать простые про-граммы на этом языке; <br /> * Владеть основами макропрограммирования на языке SAS Base; <br /> * Понимать принципы работы основных статистических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Уметь запускать и анализировать результаты выполнения основных стати-стических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Знать список основных методов анализа данных, реализованных на платформе SAS. <br /> <br /> <br /> Описание курса на сайте НИУ ВШЭ - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Преподаватели || Ильвовский Дмитрий Алексеевич, Титова Наталия Николаевна<br /> |-<br /> | Число кредитов || 5<br /> |-<br /> | Контактная работа (час.) || 60<br /> |-<br /> | Самостоятельная работа (час.) || 130<br /> |-<br /> | Курс || 3<br /> |-<br /> | Формат изучения дисциплины || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> дополнительные ссылки:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas_dscs Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html Календарь стажерской программы на 2021/2022 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Номер раздела !! Тема<br /> |-<br /> | 1 || Аналитическая платформа SAS. Обзор технологий.<br /> |-<br /> | 2 || Язык программирования SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.1 || Основы программирования на SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.2 || Макросы, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Библиотека методов статистического анализа SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || Введение в SAS STAT, дисперсионный анализ<br /> |-<br /> | 3.2 || Линейная регрессия<br /> |-<br /> | 3.3 || Логистическая регрессия<br /> |-<br /> | 3.4 || Обобщенные линейные модели<br /> |-<br /> | 3.5 || Визуализация данных<br /> |-<br /> | 3.6 || Методы кластеризации<br /> |-<br /> | 3.7 || Деревья решений<br /> |-<br /> | 3.8 || Композиции прогнозирующих алгоритмов. Случайный лес, бустинг.<br /> |-<br /> | 3.9 || Нелинейный модели. Нейронные сети.<br /> |}<br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в рамках курса==<br /> '''Программная среда для работы:''' студенты будут работать с платформой SAS Viya. Все необходимое ПО размещается в облаке, предоставляемом SAS, для доступа достаточно браузера.<br /> <br /> 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).<br /> <br /> '''Студенты, выполняющие практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм-чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> * сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> * электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий.<br /> <br /> '''''Сертификат вручается студентам, имеющим итоговую оценку не ниже 9 баллов.'''''<br /> <br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> 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) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 4 практических домашних задания;<br /> * Экзамен.<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 10-балльной шкале, проходной минимум - 4 балла. <br /> <br /> *Оценка за экзамен также выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> '''Оценка итогового контроля''' в конце 2-го модуля выставляется по следующей формуле: <br /> <br /> '''Оитог = 0,5·О_экзамен + 0,5·О_ДЗ'''<br /> <br /> и округляется до целого числа арифметическим способом, <br /> где<br /> * О_экзамен – оценка за работу непосредственно на экзамене по десятибалльной системе.<br /> * О_ДЗ – средняя оценка за все домашние задания по десятибалльной системе. <br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка).<br /> <br /> 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.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №3'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №4'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> == Задать вопрос по курсу ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать в Telegram-чате курса, преподавателю курса Титовой Наталии @Natalitics или менеджеру кафедры SAS Лобок Татьяне (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.<br /> <br /> <br /> Канал в Telegram для объявлений: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Чат в Telegram для обсуждений: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут выкладываться в чате и в канале Telegram! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате Telegram @Natalitics или на почту Natalia.Titova@sas.com. 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.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 и 4 курса можно найти по следующей [https://docs.google.com/document/d/1Sh-KjlZlAmk1kIEndmM7mF7nAj6iL6ZI/edit?usp=sharing&amp;ouid=109416058723510784590&amp;rtpof=true&amp;sd=true ссылке]. <br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Инструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.<br /> * Математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., Медведев, Ю. И., 1992</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_SAS&diff=64282 2022-01-16T17:34:09Z

<p>Kma: </p> <hr /> <div>== Расписание занятий ==<br /> <br /> '''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<br /> <br /> <br /> '''График с 10.01.2022 по 28.02.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по понедельникам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> по понедельникам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> <br /> '''График с 05.03.2022 по 02.04.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по субботам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> по субботам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> <br /> == О курсе ==<br /> 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. <br /> <br /> В результате изучения дисциплины студенты должны: <br /> * Знать основы языка SAS Base и уметь записывать и понимать простые про-граммы на этом языке; <br /> * Владеть основами макропрограммирования на языке SAS Base; <br /> * Понимать принципы работы основных статистических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Уметь запускать и анализировать результаты выполнения основных стати-стических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Знать список основных методов анализа данных, реализованных на платформе SAS. <br /> <br /> <br /> Описание курса на сайте НИУ ВШЭ - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Преподаватели || Ильвовский Дмитрий Алексеевич, Титова Наталия Николаевна<br /> |-<br /> | Число кредитов || 5<br /> |-<br /> | Контактная работа (час.) || 60<br /> |-<br /> | Самостоятельная работа (час.) || 130<br /> |-<br /> | Курс || 3<br /> |-<br /> | Формат изучения дисциплины || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> дополнительные ссылки:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas_dscs Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html Календарь стажерской программы на 2021/2022 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Номер раздела !! Тема<br /> |-<br /> | 1 || Аналитическая платформа SAS. Обзор технологий.<br /> |-<br /> | 2 || Язык программирования SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.1 || Основы программирования на SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.2 || Макросы, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Библиотека методов статистического анализа SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || Введение в SAS STAT, дисперсионный анализ<br /> |-<br /> | 3.2 || Линейная регрессия<br /> |-<br /> | 3.3 || Логистическая регрессия<br /> |-<br /> | 3.4 || Обобщенные линейные модели<br /> |-<br /> | 3.5 || Визуализация данных<br /> |-<br /> | 3.6 || Методы кластеризации<br /> |-<br /> | 3.7 || Деревья решений<br /> |-<br /> | 3.8 || Композиции прогнозирующих алгоритмов. Случайный лес, бустинг.<br /> |-<br /> | 3.9 || Нелинейный модели. Нейронные сети.<br /> |}<br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в рамках курса==<br /> '''Программная среда для работы:''' студенты будут работать с платформой SAS Viya. Все необходимое ПО размещается в облаке, предоставляемом SAS, для доступа достаточно браузера.<br /> <br /> 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).<br /> <br /> '''Студенты, выполняющие практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм-чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> * сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> * электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий.<br /> <br /> '''''Сертификат вручается студентам, имеющим итоговую оценку не ниже 9 баллов.'''''<br /> <br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> 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) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 4 практических домашних задания;<br /> * Экзамен.<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 10-балльной шкале, проходной минимум - 4 балла. <br /> <br /> *Оценка за экзамен также выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> '''Оценка итогового контроля''' в конце 2-го модуля выставляется по следующей формуле: <br /> <br /> '''Оитог = 0,5·О_экзамен + 0,5·О_ДЗ'''<br /> <br /> и округляется до целого числа арифметическим способом, <br /> где<br /> * О_экзамен – оценка за работу непосредственно на экзамене по десятибалльной системе.<br /> * О_ДЗ – средняя оценка за все домашние задания по десятибалльной системе. <br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка).<br /> <br /> 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.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №3'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №4'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> == Задать вопрос по курсу ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать в Telegram-чате курса, преподавателю курса Титовой Наталии @Natalitics или менеджеру кафедры SAS Лобок Татьяне (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.<br /> <br /> <br /> Канал в Telegram для объявлений: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Чат в Telegram для обсуждений: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут выкладываться в чате и в канале Telegram! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате Telegram @Natalitics или на почту Natalia.Titova@sas.com. 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.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 и 4 курса можно найти по следующей [https://docs.google.com/document/d/1Sh-KjlZlAmk1kIEndmM7mF7nAj6iL6ZI/edit?usp=sharing&amp;ouid=109416058723510784590&amp;rtpof=true&amp;sd=true ссылке]. <br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Инструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.<br /> * Institute, SAS. Base SAS 9.4 Procedures Guide. SAS Institute, 2013. – 2050 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Third Edition. SAS Institute, 2014. – 1100 pp.<br /> * Institute, SAS. SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide. SAS Institute, 2013. – 478 pp.<br /> * Littell, R. C., Schlotzhauer, S. D. SAS System for Elementary Statistical Analysis. – SAS Institute, 1997. – 456 pp.<br /> * Математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., Медведев, Ю. И., 1992</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_SAS&diff=64281 2022-01-16T16:59:08Z

<p>Kma: all</p> <hr /> <div>== Расписание занятий ==<br /> <br /> '''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<br /> <br /> <br /> '''График с 10.01.2022 по 28.02.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по понедельникам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> по понедельникам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> <br /> '''График с 05.03.2022 по 02.04.2022 (включительно):'''<br /> <br /> по субботам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> по субботам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> <br /> == О курсе ==<br /> 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. <br /> <br /> В результате изучения дисциплины студенты должны: <br /> * Знать основы языка SAS Base и уметь записывать и понимать простые про-граммы на этом языке; <br /> * Владеть основами макропрограммирования на языке SAS Base; <br /> * Понимать принципы работы основных статистических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Уметь запускать и анализировать результаты выполнения основных стати-стических методов анализа данных на платформе SAS; <br /> * Знать список основных методов анализа данных, реализованных на платформе SAS. <br /> <br /> <br /> Описание курса на сайте НИУ ВШЭ - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302 <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Преподаватели || Ильвовский Дмитрий Алексеевич, Титова Наталия Николаевна<br /> |-<br /> | Число кредитов || 5<br /> |-<br /> | Контактная работа (час.) || 60<br /> |-<br /> | Самостоятельная работа (час.) || 130<br /> |-<br /> | Курс || 3<br /> |-<br /> | Формат изучения дисциплины || full-time<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> дополнительные ссылки:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas_dscs Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html Календарь стажерской программы на 2021/2022 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Номер раздела !! Тема<br /> |-<br /> | 1 || Аналитическая платформа SAS. Обзор технологий.<br /> |-<br /> | 2 || Язык программирования SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.1 || Основы программирования на SAS BASE<br /> |-<br /> | 2.2 || Макросы, SQL<br /> |-<br /> | 3 || Библиотека методов статистического анализа SAS STAT<br /> |-<br /> | 3.1 || Введение в SAS STAT, дисперсионный анализ<br /> |-<br /> | 3.2 || Линейная регрессия<br /> |-<br /> | 3.3 || Логистическая регрессия<br /> |-<br /> | 3.4 || Обобщенные линейные модели<br /> |-<br /> | 3.5 || Визуализация данных<br /> |-<br /> | 3.6 || Методы кластеризации<br /> |-<br /> | 3.7 || Деревья решений<br /> |-<br /> | 3.8 || Композиции прогнозирующих алгоритмов. Случайный лес, бустинг.<br /> |-<br /> | 3.9 || Нелинейный модели. Нейронные сети.<br /> |}<br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в рамках курса==<br /> '''Программная среда для работы:''' студенты будут работать с платформой SAS Viya. Все необходимое ПО размещается в облаке, предоставляемом SAS, для доступа достаточно браузера.<br /> <br /> 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).<br /> <br /> '''Студенты, выполняющие практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм-чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> * сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> * электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий.<br /> <br /> '''''Сертификат вручается студентам, имеющим итоговую оценку не ниже 9 баллов.'''''<br /> <br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> 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) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 4 практических домашних задания;<br /> * Экзамен.<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 10-балльной шкале, проходной минимум - 4 балла. <br /> <br /> *Оценка за экзамен также выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> '''Оценка итогового контроля''' в конце 2-го модуля выставляется по следующей формуле: <br /> <br /> '''Оитог = 0,5·О_экзамен + 0,5·О_ДЗ'''<br /> <br /> и округляется до целого числа арифметическим способом, <br /> где<br /> * О_экзамен – оценка за работу непосредственно на экзамене по десятибалльной системе.<br /> * О_ДЗ – средняя оценка за все домашние задания по десятибалльной системе. <br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка).<br /> <br /> 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.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №3'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №4'''<br /> <br /> ''Информация появится позднее.''<br /> <br /> <br /> == Задать вопрос по курсу ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать в Telegram-чате курса, преподавателю курса Титовой Наталии @Natalitics или менеджеру кафедры SAS Лобок Татьяне (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.<br /> <br /> <br /> Канал в Telegram для объявлений: https://t.me/+gI3IA1ucpok3MGUy<br /> <br /> Чат в Telegram для обсуждений: https://t.me/+hSmHk-PTzXszOTk6<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут выкладываться в чате и в канале Telegram! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате Telegram @Natalitics или на почту Natalia.Titova@sas.com. 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.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 и 4 курса можно найти по следующей [https://docs.google.com/document/d/1Sh-KjlZlAmk1kIEndmM7mF7nAj6iL6ZI/edit?usp=sharing&amp;ouid=109416058723510784590&amp;rtpof=true&amp;sd=true ссылке]. <br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Инструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_SAS&diff=64277 2022-01-16T16:30:35Z

<p>Kma: тест</p> <hr /> <div>== Расписание занятий ==<br /> <br /> 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<br /> <br /> <br /> График с 10.01.2022 по 28.02.2022 (включительно):<br /> <br /> по понедельникам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> по понедельникам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> <br /> График с 05.03.2022 по 02.04.2022 (включительно):<br /> <br /> по субботам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> по субботам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> <br /> === О курсе ===<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу в 2021/2022 учебном году на потоке образовательных программ : <br /> &lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! Образовательная программа !! Курс !! Факультет !! Ссылка на страницу курса АДвБ <br /> |-<br /> | [https://cs.hse.ru/ami Прикладная Математика и Информатика] || 3 курс || Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ || [https://www.hse.ru/edu/courses/339498590 Анализ данных в бизнесе]<br /> |-<br /> | [https://www.hse.ru/ba/data/about Прикладной анализ данных] || 3 курс || Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ || [https://www.hse.ru/edu/courses/339492551 Анализ данных в бизнесе]<br /> |-<br /> | [https://www.hse.ru/ba/economics/ Экономика] || 3 курс || Факультета Экономических Наук НИУ ВШЭ || [https://www.hse.ru/edu/courses/470904614 Анализ данных в бизнесе]<br /> |-<br /> | [https://www.hse.ru/ba/economics/ Экономика] || 4 курс || Факультета Экономических Наук НИУ ВШЭ || [https://www.hse.ru/edu/courses/470904606 Анализ данных в бизнесе]<br /> |-<br /> | [https://www.hse.ru/ba/stat/ Экономика и статистика] || 3 курс || Факультета Экономических Наук НИУ ВШЭ || [https://www.hse.ru/edu/courses/470904618 Анализ данных в бизнесе] <br /> |-<br /> | [https://www.hse.ru/ba/stat/ Экономика и статистика] || 4 курс || Факультета Экономических Наук НИУ ВШЭ || [https://www.hse.ru/edu/courses/470904610 Анализ данных в бизнесе] <br /> |-<br /> | [https://www.hse.ru/ba/icef// Программа двух дипломов по экономике НИУ ВШЭ &lt;br /&gt;и Лондонского университета] || 3 курс || Международный институт экономики и финансов НИУ ВШЭ || нет<br /> |}<br /> &lt;br /&gt;<br /> дополнительные ссылки:<br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://cs.hse.ru/electives/sas_dscs Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html Календарь стажерской программы на 2021/2022 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Текстовая аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * ModelOps.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-7 человек и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==<br /> <br /> Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.<br /> <br /> '''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> *сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> *электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий<br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> 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) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота '''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ''' ПАД и МИЭФ - 13:00 - 14:30; &lt;br /&gt;<br /> '''ПМИ, Экономика, Экономика и статистика, МК - 14:40 - 16:10 '''&lt;br /&gt;<br /> &lt;br /&gt;<br /> '''ссылка на подключение к лекции''' - https://zoom.us/j/99220349786?pwd=WjFZTEFiQzA4b1lzVmVDbXdmNVMwUT09&lt;br /&gt;<br /> Идентификатор конференции: 992 2034 9786&lt;br /&gt;<br /> Код доступа: 476860&lt;br /&gt;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Презентация!! Запись <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Введение в клиентскую и онлайн аналитику || 15.01.2022 || || <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение прогнозных моделей и визуализация данных || 22.01.2022 || || <br /> |-<br /> | Текстовая аналитика || Введение в задачи анализа текстовых данных || 29.01.2022 || || <br /> |-<br /> | Текстовая аналитика || Инструменты и методы текстовой аналитики || 05.02.2022 || || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле. Прогнозирование спроса || 12.02.2022 || || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Описательная аналитика в Ритейл: кластеризация магазинов, сегментация товаров, восстановление спроса|| 19.02.2022 || || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации запасов товаров в ритейл-сети, оптимизация цен, оптимизация ассортимента || 26.02.2022 || || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Введение в кредитные риски || 5.03.2022 || || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Введение в рыночные риски || 12.03.2022 || || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Валидация моделей || 19.03.2022 || || <br /> |-<br /> | ModelOps || Операционализация моделей машинного обучения || 26.03.2022 || || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> '''суббота <br /> '''Группа ФЭН 3 курс - 9:30,&lt;br /&gt; Группы ФЭН 4 курс - 11:10,&lt;br /&gt; Группа ПМИ+МК - 16:20,&lt;br /&gt;<br /> '''Группа ПАД 1 и МИЭФ - 18:10,&lt;br /&gt; Группа ПАД 2 - 19:40&lt;br /&gt;<br /> <br /> '''ссылка на подключение к семинару''' - https://zoom.us/j/99220349786?pwd=WjFZTEFiQzA4b1lzVmVDbXdmNVMwUT09&lt;br /&gt;<br /> Идентификатор конференции: 992 2034 9786&lt;br /&gt;<br /> Код доступа: 476860&lt;br /&gt;<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для ПМИ, ПАД, МИЭФ и МК !! Дата для ФЭН !! Презентация !! Запись <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Введение в клиентскую и онлайн аналитику || 15.01.2022 || 22.01.2022 || || <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение прогнозных моделей и визуализация данных ||22.01.2022 || 29.01.2022 || || <br /> |-<br /> | Текстовая аналитика || Введение в задачи анализа текстовых данных || 29.01.2022 || 05.02.2022 || || <br /> |-<br /> | Текстовая аналитика || Инструменты и методы текстовой аналитики || 05.02.2022 || 12.02.2022 || ||<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле. Прогнозирование спроса || 12.02.2022 || 19.02.2022 || || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Описательная аналитика в Ритейл: кластеризация магазинов, сегментация товаров, восстановление спроса || 19.02.2022 || 26.02.2022 || || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации запасов товаров в ритейл-сети, оптимизация цен, оптимизация ассортимента || 26.02.2022 || 5.03.2022 || || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Введение в кредитные риски || 5.03.2022 || 12.03.2022 || || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Введение в рыночные риски || 12.03.2022 || 19.03.2022 || || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Валидация моделей || 19.03.2022 || 26.03.2022 || || <br /> |-<br /> | ModelOps || Операционализация моделей машинного обучения || 26.03.2022 || 2.04.2022 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> <br /> Итоговая оценка для студентов ''4 курса'' '''O_итог''' рассчитывается по формуле<br /> <br /> '''O_итог = 0.225 * O_1 + 0.225 * O_2 + 0.225 * O_3 + 0.325 * O_экз'''<br /> <br /> <br /> Итоговая оценка для студентов ''3 курса'' в первом модуле '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> <br /> '''O_мод = 0.1 * O_1 + 0.1 * O_2 + 0.1 * O_3 + 0.2 * O_экз'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_пр''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = O_мод + 0.5 * O_пр'''<br /> <br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> Задание состоит из 2 частей:<br /> <br /> 1. Исследование данных и обработка данных для проведения последующей сегментации;<br /> <br /> 2. Составить профили клиентов на основе проведенных сегментаций (использовать минимум 2 метода сегментации).<br /> <br /> <br /> Пример подробного описания Домашнего задания №1 2020-2021 уч.года с примерами и результатами [https://drive.google.com/file/d/16WFqo1xfPvnlGLwyorWFGdiL2ZM8xp8D/view?usp=sharing читай в приложенном файле]<br /> <br /> <br /> Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО в списке<br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/19HGjq6sUJ__0Cg0akOr7AIivKvIRh7ttas_9QE4Q3E0/edit?usp=sharing по ссылке]<br /> <br /> <br /> Варианты и описание данных представлены [https://drive.google.com/open?id=1jxwwFMEHVh91ZKx5_PqnMSUlsICytIbI в папке по ссылке]<br /> <br /> <br /> Для того, чтобы получить оценку, требуется:<br /> <br /> 1. Прислать архив с файлами, где производились все расчеты и сопроводительное письмо с выводами и комментариями по<br /> каждой части:<br /> <br /> * Расчеты могут производиться через код (python/sas/sql), сводные таблицы и формулы в excel или проект SAS Viya;<br /> * Все выводы необходимо подтверждать визуально интерпретируемыми графиками и данными.<br /> <br /> 2. Архив (.zip) с файлами требуется отправить на почту ntitova@hse.ru с темой «ФКН ВШЭ»<br /> <br /> 3. Название файла требуется отправлять по шаблону &lt;Имя&gt;_&lt;Фамилия&gt;_&lt;номер группы&gt;_hw1.zip.<br /> <br /> Пример, Alexander_Sharipov_156_hw1<br /> <br /> <br /> <br /> '''Оценка за домашнее задание №1''' выставляется по 10-балльной шкале, где:<br /> <br /> «8-10» — задание решено полностью, выполнены все 2 части домашней работы:<br /> * проведен анализ данных, предоставлен рабочий код и таблицы по исследованию данных;<br /> * построены сегментации 2-мя методами;<br /> * предоставлены понятные выводы с подтверждёнными данными (таблицы, графики);<br /> <br /> «6-7» —задание решено неполностью или с недочётами:<br /> * проведен анализ данных, предоставлен рабочий код и таблицы по исследованию данных;<br /> * построена сегментация хотя бы одним методом;<br /> * предоставлены понятные выводы с подтверждёнными данными (таблицы, графики);<br /> <br /> «4-5» —задание решено с существенными недочетами,<br /> * проведен анализ данных, предоставлен рабочий код и таблицы по исследованию данных;<br /> * выявлены верхнеуровневые зависимости и закономерности по клиентам без построения модели сегментации;<br /> <br /> «0-3» — задание не решено или решено неверно.<br /> <br /> ''Срок сдачи – 2 недели (19 февраля 2022 23:59).''<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> Описание ДЗ 2 находится в файле [https://drive.google.com/file/d/1R6BLH40CLk7uewRn02JlGj64Ov2peJgK/view?usp=sharing по ссылке]<br /> <br /> ''Срок сдачи – 12 марта 2022 23:59.''<br /> Решения присылать на почту aromanenko@hse.ru<br /> <br /> В теме письма обязательно должно быть следующее: ВШЭ + Номер курса+номер_вариант+ФИО. <br /> <br /> В названии файла необходимо указать:<br /> *Номер курса<br /> *Номер варианта<br /> *ФИО<br /> <br /> Пример: «ПМИ_3курс_Вариант_8_ИвановИванИванович»<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №3'''<br /> <br /> Необходимо построить скориниговую модель, оценивающую вероятность дефолта клиента на стадии заведения кредитной заявки.<br /> Для этого необходимо:<br /> <br /> 0. Скачать данные по ссылке https://drive.google.com/drive/u/0/folders/16CMyPnLu7Fv7IgsYOZimQK-7MaFZEWEZ<br /> <br /> Каждый студент выбирает 2 выборки &quot;accept&quot; и &quot;reject&quot;, которые начинаются с варианта студента. <br /> Номера вариантов для ДЗ №3 необходимо взять такие же как и для ДЗ №1<br /> <br /> Выполненное задание необходимо отправить в следующем виде:<br /> <br /> 1) Файл/скрипты с построенными моделями (обязательно должны быть комментарии, без комментариев задание считается нерешенным)<br /> <br /> 2) Excel файл с ответами на следующие вопросы: <br /> <br /> 1. Какая доля 1 в выборке &quot;accept&quot;?<br /> <br /> 2. Необходимо рассчитать для всех интервальных переменных следующее:<br /> - Доля пропущенных значений <br /> - Медиана<br /> - Среднее<br /> - Среднеквадратическое отклонение<br /> - Есть ли аномальные значения, выбросы? <br /> - Information Value<br /> 3. Необходимо рассчитать для всех категориальных переменных следующее:<br /> - Мода<br /> - Доля пропущенных значений<br /> - Information Value<br /> - Есть ли выбросы, аномальные значений<br /> 4. Построить логистическую регрессию только на одобренных заявках с преобразованными переменными WoE. Какое значение GINI? F1 мера?<br /> <br /> 5. Провести анализ Reject Inference. Какая доля отказанных заявок? <br /> <br /> 6. Построить логистическую регрессию на всех заявках с преобразованными переменными WoE. Какое значение GINI, F1? Изменилась ли модель? <br /> <br /> 7. Какую модель вы рекомендуете для внедрения в продуктивную среду? Дать развернутое пояснение<br /> <br /> <br /> Оценка за домашние задания №3 выставляется по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.<br /> <br /> За домашнюю работу №3 будут выставляться оценки:<br /> «2» – правильно построена модель и на выборке accept, и на выборке reject. Даны верные ответы.<br /> «1,6» – правильно построена модель и на выборке accept, и на выборке reject. 50% ответов верные.<br /> «1,4» – правильно построена модель и на выборке accept, и на выборке reject. Даны неверные ответы<br /> «1» - построена модель только на выборке accept. <br /> «0,8» - задание решено не полностью. 50% ответов верные.<br /> «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> <br /> ''Срок сдачи – до 26.03.2022 включительно''<br /> <br /> Решения присылать на почту msvorobeva@hse.ru <br /> В теме письма обязательно должно быть следующее: ВШЭ + Номер курса+номер_вариант+ФИО. <br /> <br /> В названии файла необходимо указать:<br /> *Номер курса<br /> *Номер варианта<br /> *ФИО<br /> <br /> <br /> Пример: «ПМИ_3курс_Вариант_8_ИвановИванИванович»<br /> <br /> Если работы будут повторять друг друга, обе работы будут считаться нерешенными.<br /> <br /> == Командный проект для 3 курса ==<br /> <br /> '''Выбор темы для командного проекта по курсу &quot;Анализ данных в бизнесе&quot; '''<br /> <br /> Студенты делятся на группы по 3 человека. В дальнейшем 2-3 группы могут соединить в одну. Внутри группы должен быть определен капитан команды - ответственное лицо группы. <br /> <br /> Ответственное лицо отвечает за выполнение и результат следующих основных функций:<br /> * отправка заявки на тему проекта и согласование темы проекта от лица всей группы с преподавателями;<br /> * предоставление информации куратору о текущем статусе проекта: учет, распределение и контроль выполнения задания по проекту;<br /> * отправка отчетов, презентаций, технической документации по выполненными работам группы в электронном виде.<br /> <br /> <br /> Описания тем проектов: [https://docs.google.com/document/d/1p_gECsEVi95_3-WW2eBJaA3yEGCJBzejDILSkPQDX7c/edit?usp=sharing ссылка на файл]<br /> <br /> Ссылка на форму подачи заявки на тему: [https://forms.gle/QG2SwvYZ5tN2Pwow5 ссылка на файл]<br /> <br /> <br /> '''Сроки выбора тем:'''<br /> <br /> '''До 17 апреля группа должна выбрать две темы из указанного списка''', указав первый и второй приоритет для этих тем.<br /> <br /> '''18 апреля - каждой группе, которая подала заявку на проект, через указанную форму, будет назначена тема проекта и куратор.''' При назначении тем будут учитываться приоритеты указанные студентами, а также средний балл студентов в группе по первому модулю курса. На одну тему назначается не более 3-х групп студентов.<br /> <br /> <br /> При возникновении вопросов пишите в Telegram Титовой Наталии.<br /> <br /> <br /> Итогом каждого проекта должна быть презентация результатов проекта на 10-15 минут. <br /> <br /> Защита проекта для ПАД и МИЭФ будет в середине мая (17-22 мая), а также для всех желающих, которые готовы будут защититься. <br /> <br /> Финальная защита для ПМИ, ФЭН пройдет в середине июня (15-19 июня) до начала сессии. <br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта.<br /> <br /> Те студенты, которые не нашли себе группу тоже подают заявку на тему, но на одного себя. Мы сами соединим с группой по схожей теме.<br /> <br /> <br /> '''Даты защиты учебных проектов в 4 модуле:'''<br /> <br /> Защиты проектов пройдут с 17 по 19 июня 2021 года.<br /> <br /> В файле по ссылке вы найдете список проектных групп с привязкой к дате и времени защиты, а так же ссылки для подключения к самим защитам. <br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/127uq1MwiwZlPahfLj1AwBAuxMdpp44EM6hlYiLnYKyI/edit?usp=sharing Командные проекты - даты защит по группам и ссылки на подключение.]<br /> <br /> == Задать вопрос по курсу ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать в telegram чат курса, преподавателю курса Титовой Наталии @Natalitics или менеджеру кафедры SAS Лобок Татьяне (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/+Lj-yHhfNJTQxYWEy<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/+a1VMTe2xwNA5Mzcy<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут выкладываться в чате и в канале telegram! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате telegram @Natalitics или на почту Natalia.Titova@sas.com. 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.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту tlobok@hse.ru.<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 и 4 курса можно найти по следующей [https://docs.google.com/document/d/1Sh-KjlZlAmk1kIEndmM7mF7nAj6iL6ZI/edit?usp=sharing&amp;ouid=109416058723510784590&amp;rtpof=true&amp;sd=true ссылке]. <br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Инструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> <br /> [[Файл:Титова Наталья Николаевна.jpg|микро|70px|безрамки|слева]] '''Титова Наталия Николаевна''' - старший преподаватель <br /> Natalia.Titova@sas.com<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> [[Файл:Лобок Татьяна Сергеевна.jpg|микро|70px|безрамки|слева]] '''Лобок Татьяна Сергеевна''' - менеджер базовой кафедры SAS<br /> tlobok@hse.ru<br /> <br /> == О курсе ==<br /> Страница курса на сайте НИУ ВШЭ - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Преподаватели || Ильвовский Дмитрий Алексеевич, Титова Наталия Николаевна<br /> |-<br /> | Число кредитов || 5<br /> |-<br /> | Контактная работа (час.) || 60<br /> |-<br /> | Самостоятельная работа (час.) || 130<br /> |-<br /> | Курс || 3<br /> |-<br /> | Формат изучеения дисциплины || full-time<br /> |}</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_SAS&diff=64276 2022-01-16T16:28:57Z

<p>Kma: </p> <hr /> <div>== Расписание занятий ==<br /> <br /> 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<br /> <br /> <br /> График с 10.01.2022 по 28.02.2022 (включительно):<br /> <br /> по понедельникам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> по понедельникам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> <br /> График с 05.03.2022 по 02.04.2022 (включительно):<br /> <br /> по субботам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> по субботам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> == О курсе ==<br /> Страница курса на сайте НИУ ВШЭ - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Преподаватели || Ильвовский Дмитрий Алексеевич, Титова Наталия Николаевна<br /> |-<br /> | Число кредитов || 5<br /> |-<br /> | Контактная работа (час.) || 60<br /> |-<br /> | Самостоятельная работа (час.) || 130<br /> |-<br /> | Курс || 3<br /> |-<br /> | Формат изучеения дисциплины || full-time<br /> |}</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_SAS&diff=64273 2022-01-16T13:50:42Z

<p>Kma: Инфо о курсе</p> <hr /> <div>== Расписание занятий ==<br /> <br /> 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<br /> <br /> График с 10.01.2022 по 28.02.2022 (включительно):<br /> по понедельникам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> по понедельникам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Ильвовский Дмитрий Алексеевич.<br /> <br /> График с 05.03.2022 по 02.04.2022 (включительно):<br /> по субботам, 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> по субботам, 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн), Титова Наталия Николаевна.<br /> <br /> <br /> == О курсе ==<br /> Страница курса на сайте НИУ ВШЭ - https://www.hse.ru/edu/courses/470995302<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> | Преподаватели || Ильвовский Дмитрий Алексеевич, Титова Наталия Николаевна<br /> |-<br /> | Число кредитов || 5<br /> |-<br /> | Контактная работа (час.) || 60<br /> |-<br /> | Самостоятельная работа (час.) || 130<br /> |-<br /> | Курс || 3<br /> |-<br /> | Формат изучеения дисциплины || full-time<br /> |}</div>

Kma https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_SAS&diff=64271 2022-01-16T13:31:24Z

<p>Kma: Новая страница: «Занятия проводятся по &#039;&#039;&#039;понедельникам&#039;&#039;&#039;. Общая ссылка для всех лекций и семинаров: https://tea…»</p> <hr /> <div>Занятия проводятся по '''понедельникам'''.<br /> 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<br /> <br /> 14:40 - 16:00 - лекция (онлайн).<br /> 16:20 - 17:40 - семинар (онлайн).</div>

Kma