sas系统和数据分析 求sas数据分析师的前景我即将参与sas公司的数据分析师培训，求前辈指导？
求sas数据分析师的前景我即将参与sas公司的数据分析师培训，求前辈指导？
首先，SAS是否会受到影响这个问题的答案肯定是肯定的，因为SAS的高成本让很多企业望而却步。但另一方面，对于一些行业来说，影响可以忽略不计，如生物医药行业、银行风险控制管理等。
我在cro公司从事SAS编程工作。最常用的模块有SAS-base、stat和drawing模块。因为FDA明确规定提交的数据格式必须是SAS格式。但从整个行业来看，SAS毕竟在少数行业占据垄断地位。我也在学习R的路上。所以最后，这取决于受试者想从事什么行业，或者他想从事什么方向的工作。因为对于数据分析师来说，无论是哪种编程语言，拥有行业经验更为重要。如果没有行业经验的合理完善解释，一切都将白费。一个优秀的数据分析师应该拥有足够的技术、丰富的行业经验，当然，还要学会与时俱进。我希望这个答案能消除这个问题的一些混淆！谢谢您
入门使用SAS数据分析工具，需要具备编程写代码吗？
SAS是一个非常权威的数据分析软件，集成了大量的统计学、机器学习、运筹学等算法。
SAS目前应用并不广泛，主要应用于金融、医药、高校和一些传统行业。主要原因是收费，而且很贵。
学习SAS不需要编写代码。SAS提供了拖放GUI界面工具，如SAS-eg和SAS-em，它们易于使用。只需拖放数据，结果就会出来。
R.Python是一种开源语言，它需要编写代码，而且运行时是基于内存的，也就是说，在运行代码的时候，把数据放在计算机内存中运行，这会占用大量的计算资源，导致机器运行缓慢。（当然，这种情况是有解决办法的。）。
SAS是一种商用软件，不基于内存，在处理和分析海量数据方面效率很高。
主要缺点是费用昂贵。
许多企业现在使用Python和r。
学大数据之后能做什么工作？
1。数据挖掘工程师
要做数据挖掘，我们需要一定的数学知识从海量数据中发现规律，如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等
PS：常用的语言有python、Java、C或C，有些人用的python或Java更多。有时，MapReduce用于编写程序，然后Hadoop或Hyp用于处理数据。如果使用Python，它将与spark相结合。
2. Hadoop开发工程师
精通整个Hadoop生态系统的组件，如纱线、HBase、蜂巢、猪等重要组件，可以实现平台监控和辅助运维系统的开发。Hadoop工程师主要关注开发层面，即围绕大数据平台的系统级研发人员，精通Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法，
3。数据分析员
数据分析员是一种数据分析员[“detɪʃəən]，是指从事行业数据收集、整理和分析，并根据数据进行行业研究、评估和预测的不同行业的专业人员。
PS：作为一名数据分析师，您至少需要精通SPSS、static、Eviews、SAS等数据分析软件。一个优秀的数据分析师不应该在业务、管理、分析、工具和设计方面落后。
4. 大数据分析师
流行点，这是集Hadoop开发工程师和数据分析师、数据挖掘工程师为一体的大人才。如果你能做到所有这些并且有一些经验，那么薪水就不用说了。
5. 大数据可视化工程师
需要独立熟悉storm、spark等计算框架、Scala/Python语言、java开发、SSM项目、NoSQL如redis或mongodb、Linux基本操作、java多线程开发能力、程序设计模式、数据库和ETL流程。
在现代和当代的培训行业，如果你想赚钱，你必须跟上进步的步伐，踏上新技术的热潮。
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