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招聘sas程序员

发布时间:2022-09-21 17:56:27

① 北京SAS程序员工资多少啊

得看你去什么公司了,小公司的话,4K5到头。外企的话,6K以上

② SAS程序员工资收入多少

本科三年工作经历大概可以拿到7—9k
硕士三年工作经历大概在10-12k,混的好的,能弄个主管或者经理的,在15—20K. 总监在30K以下。能拿到40K的很少很少。至于有说能拿到100万年薪的,确实有,但那是从美国派来的,用美金发工资的,基本一个公司也就那一个。

③ sas程序员一般工资多少

你是指数据方面类的吧?在广州本科毕业2年经验,最少4000,妥妥的

④ 数据分析师这行业好找工作吗工资待遇高吗

很好找工作,
现在各行各业的业务都在进行信息化,也就是很多传统纸笔做的事都在计算机里完成
在计算机里完成的内容都会留下数据,那么对数据进行分析能对业务提供很多帮助
这就是数据分析、数据挖掘的工作越来越吃香的原因,但是数据分析这类工作对数学有一定要求,
既然门槛高,普遍工资待遇自然比一般的程序员高了,
当然也会有低端的数据分析岗,以收集数据为主

⑤ 考虑从事 SAS 程序员工作,有哪些需要注意的点

SAS显然不是一个user friendly的软件,如上面大家所讲,其主要优势还是体现在处理大量甚至海量的数据的时候。比如我日常处理数据最小的也有几十万行,几十列,这样的文件是excel没有办法处理的。

1)平常你们用SAS主要是原始数据处理工作多还是数据统计分析工作多;
我想这个取决于工作,SAS在这两方面表现都很强大,data step用于前者,proc step用于后者。但是其实任何工作都一定程度上是两者的结合,将原始数据做好处理才能发掘出更多有意义的信息,适当和有效的数据统计分析才能得到合适的结果。如果按照SAS官方的分类,programmer的工作更加侧重前者,而后者为主的工作可能更多是BI Analyst或者consultant。

2)对统计知识要求有多深;
不是特别的深,可以做到理解SAS相关proc的原理即可。其实在实际的工作中最常用的统计方法其实很简单。如果阅读和理解SAS相关的proceres没有问题,统计知识就不会成为做SAS programmer的短板。

3)目前基本只有医药行业大量招SAS programer吗?感觉其他都没很多招聘/实习信息
Biostatistics的确是SAS应用最成熟和广泛的领域之一。如上所说,只要是需要处理分析大量数据的行业都可能用到SAS。具体说,在参加SAS培训时,遇到的同学背景很广泛,商业银行,投资银行,餐饮行业,政府部门,大学等等。我自己是在能源行业。

4)公司在招SAS programer时比较看重什么,比如SAS certificate,很强统计背景,学历资深还是什么的?
首先,如果你熟练掌握SAS,那很好。其次,如果你有真正运用SAS的工作经验,那就更好了。问题是:能有第二个条件的工作就肯定不是适合学生的了。那么,可能相关的certificate是个不错的证明。如果以上两者都不具备……(这样的人其实很多,培训时遇到的大多数人是用到了SAS才开始学的),那么,如果你有良好的统计教育背景,或者运用其他统计软件的经验就算是个和其他竞争者竞争的plus吧。

⑥ SAS,SPSS,Matlab,Mathematic,R,python各用于什么行业和职位

SAS,SPSS,R 一般都是作为统计和建模软件 ,其中SAS,SPSS在金融电信等传统行业用的很多,R用的比较小众,但是已成为新宠,偏互联网行业。
Matlab 是商业数值计算软件,仿真工具,一般用于工业领域,Mathematic是纯数学软件专用。python主流的编程语言,用途主要是在web 开发,自动化测试,爬虫,数据科学等领域。具体的求职你看下招聘网站看下就知道了

⑦ 考虑从事 SAS 程序员工作,有哪些需要注意的点

SAS显然不是一个user
friendly的软件,如上面大家所讲,其主要优势还是体现在处理大量甚至海量的数据的时候。比如我日常处理数据最小的也有几十万行,几十列,这样的文件是excel没有办法处理的。
1)平常你们用SAS主要是原始数据处理工作多还是数据统计分析工作多;
我想这个取决于工作,SAS在这两方面表现都很强大,data
step用于前者,proc
step用于后者。但是其实任何工作都一定程度上是两者的结合,将原始数据做好处理才能发掘出更多有意义的信息,适当和有效的数据统计分析才能得到合适的结果。如果按照SAS官方的分类,programmer的工作更加侧重前者,而后者为主的工作可能更多是BI
Analyst或者consultant。
2)对统计知识要求有多深;
不是特别的深,可以做到理解SAS相关proc的原理即可。其实在实际的工作中最常用的统计方法其实很简单。如果阅读和理解SAS相关的proceres没有问题,统计知识就不会成为做SAS
programmer的短板。
3)目前基本只有医药行业大量招SAS
programer吗?感觉其他都没很多招聘/实习信息
Biostatistics的确是SAS应用最成熟和广泛的领域之一。如上所说,只要是需要处理分析大量数据的行业都可能用到SAS。具体说,在参加SAS培训时,遇到的同学背景很广泛,商业银行,投资银行,餐饮行业,政府部门,大学等等。我自己是在能源行业。
4)公司在招SAS
programer时比较看重什么,比如SAS
certificate,很强统计背景,学历资深还是什么的?
首先,如果你熟练掌握SAS,那很好。其次,如果你有真正运用SAS的工作经验,那就更好了。问题是:能有第二个条件的工作就肯定不是适合学生的了。那么,可能相关的certificate是个不错的证明。如果以上两者都不具备……(这样的人其实很多,培训时遇到的大多数人是用到了SAS才开始学的),那么,如果你有良好的统计教育背景,或者运用其他统计软件的经验就算是个和其他竞争者竞争的plus吧。

⑧ 考虑从事 SAS 程序员工作,有哪些需要注意的点

SAS显然不是一个userfriendly的软件,如上面大家所讲,其主要优势还是体现在处理大量甚至海量的数据的时候。比如我日常处理数据最小的也有几十万行,几十列,这样的文件是excel没有法处理的。1)平常你们用SAS主要是原始数据处理工作多还是数据统计分析工作多;我想这个取决于工作,SAS在这两方面表现都很强大,datastep用于前者,procstep用于后者。但是其实任何工作都一定程度上是两者的结合,将原始数据做好处理才能发掘出有意义的信息,适当和有效的数据统计分析才能得到合适的结果。如果按照SAS官方的分类,programmer的工作更加侧重前者,而后者为主的工作可能是BIAnalyst或者consultant。2)对统计知识要求有多深;不是特别的深,可以做到理解SAS相关proc的原理即可。其实在实际的工作中最常用的统计方法其实很简单。如果阅读和理解SAS相关的proceres没有问题,统计知识就不会成为做SASprogrammer的短板。3)目前基本只有医药行业大量招SASprogramer吗?感觉其他都没很多招聘/实习信息Biostatistics的确是SAS应用最成熟和广泛的领域之一。如上所说,只要是需要处理分析大量数据的行业都可能用到SAS。具体说,在参加SAS培训时,遇到的同学背景很广泛,商业银行,投资银行,餐饮行业,政府部门,大学等等。我自己是在能源行业。4)公司在招SASprogramer时比较看重什么,比如SAScertificate,很强统计背景,学历资深还是什么的?首先,如果你熟练掌握SAS,那很好。其次,如果你有真正运用SAS的工作经验,那就更好了。问题是:能有第二个条件的工作就肯定不是适合学生的了。那么,可能相关的certificate是个不错的证明。如果以上两者都不具备……(这样的人其实很多,培训时遇到的大多数人是用到了SAS才开始学的),那么,如果你有良好的统计教育背景,或者运用其他统计软件的经验就算是个和其他竞争者竞争的plus吧。

⑨ DM ,CRA,SA,生物统计师,SAS程序员这几个是什么职业

DM 数据管理员
CRA 临床监查员
SA 统计师,和生物统计师属于同一个意思
SAS程序员 SAS统计软件的程序编写人员

⑩ sas程序员是做什么的

SAS程序来员日常的工作为原始数据处理工作和数据统计分析。

SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务:数据访问;数据管理(sas 的数据管理功能并不很出色,而是数据分析能力强大所以常常用微软的产品管理数据,再导成sas数据格式.要注意与其他软件的配套使用);数据呈现;

数据分析。当前(2016年)软件最高版本为SAS9.4。其中Base SAS模块是SAS系统的核心。其它各模块均在Base SAS提供的环境中运行。用户可选择需要的模块与Base SAS一起构成一个用户化的SAS系统。

(10)招聘sas程序员扩展阅读:

SAS/STAT覆盖了所有的实用数理统计分析方法,是国际统计分析领域的标准软件。SAS/STAT提供了八十多个过程,可进行各种不同模型或不同 特点数据的回归分析,如正交回归/面回归、响应面回归、logistic回归、非线性回归等,且具有多种模型选择方法。 可处理的数据有实型数据、有序数据和属性数据,并能产生各种有用的统计量和诊断信息。

在方差分析方面, SAS/STAT为多种试验设计模型提供了方差分析工具。

另外,它还有处理一般线性模型和广义线性模型的专用过程。在多变量统计方面, SAS/STAT为主成分分析、典型相关分析、判别分析和因子分析提供了许多专用过程。SAS/STAT还包含多种聚类准则的聚类分析方法。

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