Preparação de dados para o SAS Visual Analytics e o SS Viya

As grandes decisões de negócios dependem de dados limpos e bem estruturados, mas os dados brutos raramente estão prontos para análise imediata.Aprender a ingerir, investigar e transformar seus dados corretamente dentro do moderno ecossistema SAS Viya é o primeiro passo crítico para gerar insights confiáveis. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais de preparação de dados usando o SAS Visual Analytics e o SQL Data Studio.Você aprenderá como fazer a transição de fontes de dados brutos e confusos para conjuntos de datos estruturados e otimizados que alimentam relatórios visuais claros e impactantes. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura central da plataforma SAS Viya e como o SAS Visual Analytics interage com os dados. - Acesse e importe diversas fontes de dados para o ambiente SAS para exploração. - Investigue problemas de qualidade de dados, anomalias e distribuições usando ferramentas de criação de perfis integradas. - Execute operações essenciais de limpeza de dados, incluindo filtragem, junção e transformações de coluna no SAS Data Studio. - Aplique padrões modernos de qualidade de dados e regras de transformação automatizadas para agilizar seu fluxo de trabalho de preparação. - Prepare tabelas de destino otimizadas especificamente adaptadas para relatórios e dashboards de alto desempenho. O curso começa com terminologia essencial e navegação na plataforma antes de orientá-lo passo a passo através de técnicas de investigação de dados e fluxos de trabalho de transformação de Dados.Você lerá explicações claras e seguirá exemplos escritos estruturados que demonstram como moldar dados para necessidades de relatórios do mundo real. Este curso foi projetado para iniciantes, analistas de dados e profissionais de negócios que querem aprender a preparar seus próprios dados sem precisar de habilidades avançadas de programação.Não é necessária experiência prévia com o SAS Viya ou engenharia de dados. Comece a construir uma base sólida na preparação de dados hoje.