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SASInstitute Certification A00-220

A00-220 deutsch prüfung

Exam Code: A00-220

Prüfungsname: SAS Big Data Preparation, Statistics, and Visual Exploration

Aktulisiert: 01-10-2026

Nummer: 0 Q&As

Diese Unterlage ist zurzeit bei uns nicht verfügbar, falls Sie diese Unterlage dringend brauchen, können Sie uns eine E-Mail schreiben und vorbestellen.

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SASInstitute A00-220 Prüfungsthemen:

AbschnittZiele
Datenvorbereitung- Datenzugriff und Import
  • 1. Lesen strukturierter und halbstrukturierter Datenquellen
    • 2. Herstellen von Verbindungen zu Datenbanken und externen Dateien
      - Datenbereinigung und -umformung
      • 1. Formatierung und Standardisierung von Daten
        • 2. Behandlung fehlender Werte und Ausreißer
          Grundlagen zu Big Data- Überblick über die SAS-Umgebung
          • 1. Integration in Analyseabläufe
            • 2. Grundlagen des SAS Viya-Ökosystems
              - Grundlagen der Verarbeitung von Big Data
              • 1. Strukturierte und unstrukturierte Daten im Vergleich
                • 2. Konzepte skalierbarer Datenverarbeitung
                  Datenvisualisierung- Methoden der visuellen Untersuchung
                  • 1. Auswahl und Interpretation von Diagrammen
                    • 2. Interaktive Dashboards und Berichte
                      - SAS-Visualisierungswerkzeuge
                      • 1. Arbeitsabläufe der explorativen Datenanalyse
                        • 2. Verwendung von SAS Visual Analytics
                          Statistische Analyse- Beschreibende Statistik
                          • 1. Verteilungsanalyse
                            • 2. Maße der zentralen Tendenz und Streuung
                              - Schließende Statistik
                              • 1. Grundlagen von Korrelation und Regression
                                • 2. Grundlagen von Hypothesentests
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                                  A00-480 - SAS Certified Associate: Applied Statistics for Machine Learning
                                  A00-226 - SAS Text Analytics, Time Series, Experimentation, and Optimization
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