大概在两周前，我参加了经管之家举办的SAS数据分析的线上培训课程，感受颇多。如果追溯自己和SAS的第一次接触，应该是在十年前了。那个时候刚刚上大学，由于学的金融学，有一门课是必修的，就是统计。拿到书翻看的时候，看到了SAS的字样，这也是我第一次接触到统计软件，在同样的时间，我也得知了诸如SPSS，STATA，Eviews，Minitab等计量统计的工具。

      十年后的今天，这软件更新之快，出乎意料，我最早买的关于SAS的书籍视频，里面的界面都已经和现在大不一样了。人们常说，这个时代唯一不变的就是变，转眼现在变成了大数据的时代，这也是过去怎么也没有想到的，意识不到数据对于今天的社会起到如此大的作用。

       以前学统计和计量经济学的时候，用软件一般也就做一做普通的回归分析，或者是做一些时间序列模型等。而现在，大数据是全面多维度分析一件事情，以及这件事情可能发生相关的事情都给你想出来了，这一点真的很令人震惊。

      上SAS的这个培训课程，也是打算了却这些年打算重新学习SAS的心愿，当然，更为重要的是在这个转型升级的年代，没有数据思维，没有数据分析能力，未来被淘汰的风险也就更大了。

       在正式开始学习前，充满了对课程的期待，花了好几个小时，才把SAS软件安装好。心里面也在默想，难怪以前总是安装不成功，这里面要注意的地方还真不少。这软件之大，也超过了自己过去安装任何一个计量统计软件的认知，这或许就是这款软件功能强大的某种体现吧。

       随着老师在群里讲开始上课的时候，给我的感觉像是回到在学校的机房，看着自己老师的操作步骤，一步步学习。相对而言，前两天的课程还是比较容易接受的，不过我感觉非常重要，因为第一天讲操作界面和基本的语法规则等几个入门重要事项这对我而言真是太重要了。过去使用SPSS的时候，有时候就会出现一些语法规则上的错误使用，导致得不到结果。看课程大纲介绍的时候，我看到老师会讲多元回归分析，logistic回归以及poisson回归在SAS里面学习很开心，因为过去学习的时候，学得不太顺利，而且后面发现在应用的时候，这三块常常被使用。不过，差不多第一天结束后，发现课程的难度开始上来了，开始听得渐渐云里雾里了，加上还有些工作没有完成，时不时手头要处理些工作上的事情，感觉令人烦躁。

       周一上班了，只能回头看录播视频了。终于在周二下午，上班空闲期间，看到群里老师和班主任说课程结束，我算是松了口气，终于课程上完了。第一反应是，欠下的“债”不少，我要找时间好好补课，把内容重复看几次，实操几遍。

       作为一名做了多年培训的HR而言，我自己深知对于实践性，操作性的课程必须自己上手操作，否则听再多课，看再多的视频也是没有用的。授课老师期间给我们留了家庭作业，笔记，数据包等，可以进一步去学习操作。

       听Liv老师的讲课给我感觉还是挺好的，也许是我自己做培训的缘故，习惯了娓娓道来的风格。有些日子没有听操作性课程了，猛一听，感觉回来了。内容的呈现必须一是一，二是二，没有多余的废话和花哨的言语。在哪做什么，输入什么代码，报错在哪里，注意事项点，都在操作的演示中出现。正好我在看关于宏的加载的时候，自己边跟着操作了一次，发现有个地方我复制粘贴的时候，不小心碰到了删除键，删掉了1个字母，发现最后跑不出结果来，按老师的方法，回头去对照之前成功的地方，找到了原因。当然，这几天看录播视频的时候，我发现，出现问题得从根子上找问题。这个在听老师讲课的时候非常明显。有基础的同学提出的问题，一看就是接触软件很久的，针对点很明确，老师解答也我这个小白也能听懂一些，因为是从关键步骤给的解析。其实，这就是一个熟能生巧的过程，我发现老师讲课的过程也体现的很明显。

       就像刚才我说我感兴趣的几个部分，课程的设置安排还是非常合理的，正常我们集中学习一个新技能一般也就3-5天，加上晚上自己自习就够了，而且整个课程体系安排不敢说面面俱到，至少该有的都有了。因为在市面上能接触到的资料里面的内容，课程基本全部都涵盖到了，至于深入程度完全取决于自己在后期对某一板块做专题学习了，最后老师还提供了阅读地图，可以自己去挖掘自己喜欢的板块。

       最后，说两句收获吧，通过这次培训，让我从小白菜变成了小白。最核心的是把“菜”给去掉了，这是外界的力量帮助突破内在的瓶颈。这人是不是菜鸟，看行动力就知道。如今变成小白，也可以说白纸一张，能在上面写下自己对于数据分析学习成长的规划。不然不知道什么时间会去学习，算是给自己再次学习数据分析开了个好头。今天拿到结业证书，感觉挺沉。

注：以上内容为【SAS第四期】学员撰写。

【SAS数据统计分析认证班】第4期于7月23日圆满结课。

上课与活动分享：

经管之家最新课程一览：

【SAS】：9月21日22日，28日29日（四天）

【SPSS】：10月19日20日，26日27日（四天）

【Python编程基础+数据清洗+爬虫】：8月12日--24日

【Python机器学习案例】：8月26日-9月9日

【项目实战】：9月21日22日，28日29日

报名流程：

1. 与老师沟通具体课程与上课时间

2. 网上提交报名信息；

3. 电话确认，订单缴费；

4. 缴费确认，报名后发送软件准备，电子版讲义；

5. 远程邮寄发票及邀请函。

8大优惠福利：

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王老师
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