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Eröffnungsvortrag
- Andre Lange: CorrelAid: A way to apply Data For Good
Data Science
- Ulrich Reincke: To ski or not to ski, that is the question: Lawinenrisikoprognose mit Text Analytics und Maschinellen Lernen, ein Data Science Projekt der anderen Art...
- Gerhard Svolba: 4 Dinge, die Sie gerne wissen möchten bevor Sie Ihren ersten SAS Predictive Modeling Hackathon für Ihre Studenten veranstalten
- Mark Eisner, Till Dannewald: The Impact of Consumer Reviews on Sales - Modeling Amazon.com Data with SAS
- Tamara Fischer: Das Data Science Pilot Actionset – Automatisieren und verkürzen Sie den oftmals aufwendigen analytischen Datenaufbereitsschritt bei der Entwicklung Ihrer Machine Learning Modelle.
SAS Enterprise Guide
- Christoph Niehues: Die wunderbare Welt der .kmf-Dateien und Tastaturmakros
- Thorsten Foltz: Kill Them All
SAS Base
- Michael Fabritius, Carlo van de Rijt, Günther Kubon: Lookup und Hash-Objekt
- Steffen Melang, Christoph Klein: Datenquelle PDF – Wir heben einen Schatz!
- Ralf Minkenberg: Erstellung von barrierefreien PDFs in SAS
- Daniel Schulte: Mit SAS Formaten Programme steuern
- Christoph Frank: Beyond the Macro - Mit PROC FCMP Prozeduren im Datastep ausführen
- Grischa Pfister: Einfaches Test-Framework – automatisiertes Testen von SAS-Programmen und Makros
Statistik
- Christel Weiß: Lagetests zum Vergleich 2er Gruppen - Die Qual der Wahl
- Mark-Steffen Laurich: Automatische Variablengruppierung im Credit Scoring
- Till Dannewald, Matthias Kowald: Dynamische lineare Panelmodelle mit PROC CALIS - Eine Anwendung aus dem Bereich Mobilität
- Olaf Kruse: Umstieg von PROC GENMOD auf PROG HPGENSELECT: Scoren neuer Daten leichtgemacht
Schnittstellen
- Thomas Rüdiger: Die Qual der Wahl: SAS Grafik oder Power BI Visualisierung per Datenexport?
- Carlo van de Rijt, Michael Fabritius, Günther Kubon: Die Revision schaut zu; Revisionssicheres Deployment mit Hilfe von JIRA
- Sven Wichmann: Update eines define.xml mit SAS und Pinnacle 21 Community
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- Marius Sieverding, Raffaella Gothe: Excel gesteuerte TFL Erstellung mittels SAS-Macros: Erfahrung aus der kontinuierlichen Auswertung wiederholter Querschnittstudien
- Jörg Sahlmann: TFLs rückwärts - Mocktables zur Optimierung der Abstimmung bei der Auswertung und Darstellung klinischer Studien und Register
Architektur
- Carsten Zaddach: SAS im Container
- Klaus Kepert: Die Reise vom Mainframe nach Linux/Unix
Analytics
- Michael Gorkow, Ulrich Reincke: Health Image Processing: Anwendungsszenarien von CNNs auf Bilddaten, wie sie funktionieren, implementiert werden und wie man sie zum „Fliegen“ bekommt
- Sebastian Herrmann, Till Dannewald: Social Network Analysis with SAS
- Gerhard Svolba: Die Kommunikation von analytischen Ergebnissen für den Fachbereich - 5 Tipps und Tricks, die Ihr Leben als Data Scientist einfacher machen
Open Source
- Luzia Tinten: Synergien einer Verbindung von SAS und R
- Frank Biedermann: Verwendung des Versions-Kontroll-Systems Git für SAS Programmcode
- Katja Glaß: Open Sorce SAS Macros - Was gibt es? Wie nutze ich es? Was sollte ich beachten?
Hands On Session SAS Base
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Hands On Session SAS Studio
- Carina Ortseifen: Einführung in das Arbeiten mit SAS Studio 3.8
- Hands On Session Machine Learning
- Gregor Herrmann, Sascha Schubert: Hands-on Machine Learning live: Explorieren, Entwickeln, Implementieren
Poster
- Rainer Muche: Missings im Datensatz – unterschiedlicher Umgang in SAS
- Jörg Sahlmann: Divide et calcula - Ein SAS-Makro zur systematischen explorativen Berechnung von Subgruppen
- Kim Lea Weyer: A SAS Macro to Predict Event Dates
- Natalie Wetzel: Die Beobachtungsdauer in der Onkologie: Ergebnisse von verschiedenen Methoden in Entitäten mit unterschiedlicher Lebenserwartung
Tagungsband
Der Tagungsband erschien im September 2020 im Shaker-Verlag:
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