SZKOLENIA SAS. ONKO.SYS Kompleksowa infrastruktura inforamtyczna dla badań nad nowotworami CENTRUM ONKOLOGII INSTYTUT im. Marii Skłodowskiej Curie

Transkrypt

1 SZKOLENIA SAS ONKO.SYS Kompleksowa infrastruktura inforamtyczna dla badań nad nowotworami CENTRUM ONKOLOGII INSTYTUT im. Marii Skłodowskiej Curie DANIEL KUBIK ŁUKASZ LESZEWSKI

2 ROLE ROLE UŻYTKOWNIKÓW MODUŁU HURTOWNI DANYCH SYSTEMU ONKO.SYS Analityk (150) Integrator danych (15) Analitykstatystyk (50) Analityk text-mining (15) Specjalista analiz danych (100) Statystyk (50)

3 SZKOLENIA SAS PEŁNA LISTA SZKOLEŃ Lp Moduł ETL Moduł ETL Narzędzia Jakości Danych Narzędzia Jakości Danych Moduł Kategoryzacji Treści Moduł Kategoryzacji Treści szkolenia dla analityków Narzędzie Raportowe WWW Narzędzie Raportowe WWW Narzędzie Analityczne WWW Narzędzie Analityczne WWW Narzędzia raportowe ad hoc Narzędzia raportowe ad hoc Zaawansowane Narzędzia Analityczne Zaawansowane Narzędzia Analityczne uczetni dni z -ków Oferty Typ v. osob. vouchera (1 osoba) v. grup. Dni 3 1 osobowy 3 1 Administracja i architektura SAS ADM 12 5 grupowy 1 Kod kursu SAS Institute 2 SAS Data Integration Studio: część I DIS1 3 SAS Data Integration Studio: część II DIS2 3 2 osobowy 3 2 SAS Grid Manager: Administracja GRADM 540??? 12 4 grupowy 1 2 Jakość danych: część I DQBAS 2 Jakość danych: część II DQADV 3 1 osobowy 3 1 SAS Grid Manager: Administracja GRADM 1 SAS Content Categorization Studio: Building Models TACCIN 12 2 grupowy 1 1 Zastosowanie i techniki text minig TXM SAS Visual Analytics: Administracja środowiskiem 3 1 osobowy 3 1 VAADM2 rozproszonym SAS Visual Analytics: Eksploracja danych i budowa 96 1 grupowy 8 1 VARAP raportów 3 1 osobowy 3 1 Administracja SAS Middle-Tier ADMMT SAS Visual Analytics: Eksploracja danych i budowa 1 tydzień 1 + VARAP 48 2 grupowy 4 raportów 1 z SAS Visual Statistics VS 3 1 osobowy 3 1 Administracja i architektura SAS ADM 48 1 grupowy 4 1 Praca w SAS Enterprise Guide PRG 3 1 osobowy 3 1 Administracja i architektura SAS ADM miesiąc + 1 dzień??? grupowy x z 4 3 Zastosowania i techniki data mining: część I ZDM 1 Podstawy statystyki PST grupowy x z 4 2 Modele statystyczne część I: ANOVA MST1 grupowy x z 4 1 Podstawy statystyki PST

4 SZKOLENIA SAS PEŁNA LISTA SZKOLEŃ Lp Moduł ETL Moduł ETL Narzędzia Jakości Danych Narzędzia Jakości Danych Moduł Kategoryzacji Treści Moduł Kategoryzacji Treści szkolenia dla analityków Narzędzie Raportowe WWW Narzędzie Raportowe WWW Narzędzie Analityczne WWW Narzędzie Analityczne WWW Narzędzia raportowe ad hoc Narzędzia raportowe ad hoc Zaawansowane Narzędzia Analityczne Zaawansowane Narzędzia Analityczne uczetni dni z -ków Oferty Typ v. osob. vouchera (1 osoba) v. grup. Dni 3 1 osobowy 3 1 Administracja i architektura SAS ADM 12 5 grupowy 1 Kod kursu SAS Institute 2 SAS Data Integration Studio: część I DIS1 3 SAS Data Integration Studio: część II DIS2 3 2 osobowy 3 2 SAS Grid Manager: Administracja GRADM 12 4 grupowy 1 2 Jakość danych: część I DQBAS 2 Jakość danych: część II DQADV 3 1 osobowy 3 1 SAS Grid Manager: Administracja GRADM 1 SAS Content Categorization Studio: Building Models TACCIN 12 2 grupowy 1 1 Zastosowanie i techniki text minig TXM SAS Visual Analytics: Administracja środowiskiem 3 1 osobowy 3 1 VAADM2 rozproszonym 96 1 grupowy 8 1 SAS Visual Analytics: Eksploracja danych i budowa raportów 3 1 osobowy 3 1 Administracja SAS Middle-Tier ADMMT 48 2 grupowy 4 VARAP 1 SAS Visual Analytics: Eksploracja danych i budowa raportów VARAP 1 z SAS Visual Statistics VS 3 1 osobowy 3 1 Administracja i architektura SAS ADM 48 1 grupowy 4 1 Praca w SAS Enterprise Guide PRG 3 1 osobowy 3 1 Administracja i architektura SAS ADM 48 3 grupowy x z 4 3 Zastosowania i techniki data mining: część I ZDM 1 Podstawy statystyki PST grupowy x z 4 2 Modele statystyczne część I: ANOVA MST1 grupowy x z 4 1 Podstawy statystyki PST

5 SZKOLENIA SAS PEŁNA LISTA SZKOLEŃ Lp Moduł ETL Narzędzia Jakości Danych Moduł Kategoryzacji Treści szkolenia dla analityków Narzędzie Raportowe WWW Narzędzie Analityczne WWW Narzędzia raportowe ad hoc Zaawansowane Narzędzia Analityczne uczetn i-ków Liczb a dni z Ofert y v. grup Dni 2 SAS Data Integration Studio: część I 3 SAS Data Integration Studio: część II 2 Jakość danych: część I 2 Jakość danych: część II 1 SAS Content Categorization Studio: Building Models 1 Zastosowanie i techniki text minig SAS Visual Analytics: Eksploracja danych i budowa raportów SAS Visual Analytics: Eksploracja danych i budowa raportów 1 z SAS Visual Statistics Praca w SAS Enterprise Guide 48 3 x z 4 3 Zastosowania i techniki data mining: część I 1 Podstawy statystyki x z 4 2 Modele statystyczne część I: ANOVA x z 4 1 Podstawy statystyki X z 4 2 Modele statystyczne część II: regresja

6 PROFILE PODSTAWOWE GRUPOWANIE PROFILI Integrator danych (9 dni) Analitykstatystyk (2 d) Analityk (1 dzień) Analityk text-mining (2 dni) Specjalista analiz danych (1 dzień) Statystyk (3 dni)

7 Lp 22 Narzędzie Raportowe WWW PROFIL ANALITYK Liczb a dni uczetn z i-ków Ofert y v. grup. Dni SAS Visual Analytics: Eksploracja danych i budowa raportów Tworznie raportów Wizualizacje: Tabele, Wykresy słupkowe, liniowe, rozproszenia, bąbelkowe, mapy geograficzne i wiele innych Eksploracja danych Wizualizacja, poszukiwanie relacji, trendów, nieprawidłowości, itd. Automatyczne wykresy, Selekcja i zaznaczanie w celu odkrycia relacji Łatwa w użyciu analityka: Korelacje (Relacje), Regresja (Liniowa, kwadratowa, sześcienna, PSpline, Best Fit), Prognozowanie (wiele algorytmów), Statystyki agregujące, Drzewa decyzyjne, analizy what-if Dynamiczne hierarchie: Drill down, up

8 PROFIL ANALITYK-STATYSTYK Lp uczetn i-ków Liczb a dni z Ofert y v. grup. Dni 24 Narzędzie Analityczne WWW SAS Visual Analytics: Eksploracja danych i budowa raportów 1 z SAS Visual Statistics Segmentacje W oparciu o metodę k-średnich Interaktywne modelowanie klastrów Drzewa klasyfikacyjne W oparciu o algorytm C4.5 Uogólnione modele liniowe beta, normal, binary, exponential, gamma, geometric, Poisson, inverse Gaussian and negative binomial. Regresja Logistyczna Modele dla danych binarnych z funkcjami logit i probit

9 PROFIL SPECJALISTA ANALIZ DANYCH Lp uczetni -ków dni z Oferty v. grup. Dni 26 Narzędzia raportowe ad hoc Praca w SAS Enterprise Guide Narzędzie dla: analityka biznesowego projektanta/developera zaawansowanego użytkownika Funkcjonalność: przetwarzanie danych analizy (m.in. statystyczne i ekonometryczne) analizy OLAP swobodny dostęp do kodu SAS współdzielenie wyników i analiz przygotowywanie raportów i procesów gotowych

10 Lp 28 Zaawansowane Narzędzia Analityczne PROFIL STATYSTYK uczetn i-ków Liczb a dni z Ofert y 48 3 v. grup. Dni x z 4 3 Zastosowania i techniki data mining: część I 1 Podstawy statystyki x z 4 2 Modele statystyczne część I: ANOVA x z 4 1 Podstawy statystyki X z 4 2 Modele statystyczne część II: regresja Klasteryzacja zmiennych Wybór zmiennych wg różnych technik statystycznych Drzewa decyzyjne Regresja, Sieci neuronowe, Modelowanie dwustopniowe Dmine regression. DMNeural, Gradient boosting, LARS Memory Based Reasoning, Partial Least Squares Rule Induction Szereg kryteriów wyboru do wyboru modelu końcowego (LIFT, ROC Index, ASE.) Klasteryzacji, segmentacja Reguły asocjacji Sieci Kohonena Analiza sekwencji zdarzeń

11 PROFIL ANALITYK TEXT-MINING Lp 20 Moduł Kategoryzacji Treści szkolenia dla analityków uczetn i-ków Liczb a dni z Ofert y v. grup Dni 1 SAS Content Categorization Studio: Building Models 1 Zastosowanie i techniki text minig Możliwość samodzielnego definiowania analizowanych źródeł Samodzielne definiowanie kategorii tematycznych Automatyczne uwzględnienie wszelkich odmian słów kluczowych Możliwość wyłapywania kontekstu słów kluczowych Możliwość definiowania i wyrażeń złożonych

12 Lp 16 Moduł ETL PROFIL INTEGRATOR DANYCH Liczb a dni uczetn z i-ków Ofert y v. grup Dni 2 SAS Data Integration Studio: część I 3 SAS Data Integration Studio: część II Graficzny interfejs projektanta procesów Modelowanie procesów zamiast tworzenia rozwiązań typu: czarna skrzynka Pełna dokumentacja procesów wraz z informacją o zależności pomiędzy elementami: Impact analysis (w przód), Reverse impact analysis (w tył) Duża biblioteka gotowych transformacji danych Dodatkowe, wymagane funkcjonalności realizowane w postaci biblioteki transformacji użytkownika

13 PROFIL INTEGRATOR DANYCH Lp uczetników dni z Oferty v. grup. Dni 18 Narzędzia Jakości Danych Jakość danych: część I 2 Jakość danych: część II Pełny proces czyszczenia danych profilowanie, standaryzacja, deduplikacja, hausholding, wzbogacanie. Polska baza wiedzy (QKB) - definicje polskich reguł gramatycznych dla: adresów, danych osobowych, numerów telefonów, adresów oraz słownik polskich: imion, nazwisk, ulic, miast, gmin, powiatów, województw..

14 PROFILE PODSTAWOWE GRUPOWANIE PROFILI Integrator danych (9 dni) Analitykstatystyk (2 d) Analityk (1 dzień) Analityk text-mining (2 dni) Specjalista analiz danych (1 dzień) Statystyk (3 dni)

15 DZIĘKUJEMY