Tag: Jupyter

Programming Tips
Ajmal Farzam 0
Using Python to run jobs in your SAS Grid

One of the features of SAS Grid Manager (and SAS Grid Manager for Platform) introduced in SAS 9.4 M6 is the capability for the grid provider software to handle open-source workloads in addition to traditional SAS jobs. In this post, we’ll take a look at the steps required to get your SAS Grid Manager environment set up to utilize this functionality, and we’ll demonstrate the process of submitting Python code for execution in the SAS Grid.

Learn SAS
Chris Hemedinger 0
Zodiac signs of US Presidents

Rick Wicklin showed us how to visualize the ages of US Presidents at the time of their inaugurations. That's a pretty relevant thing to do, as the age of the incoming president can indirectly influence aspects of the president's term, thanks to health and generational factors. As part of his

Learn SAS | Programming Tips
小林 泉 0
Jupyter and SAS

Jupyter Notebookとは? Jupyter Notebookとは、ノートブック形式のインターフェースでコードの開発(記述や実行)ができるWebアプリケーションです。約50ほどの世の中のプログラミング言語に対応しています。 http://jupyter.org/ Jupyter and SASとは? Jupyterの環境に、オープンソースのSAS kernel for Jupyterを追加することで、Jupyter Notebook上でSAS言語を使用(シンタックスのハイライト、実行、ログの確認、アウトプットの表示)することが可能になります。 Jupyter Notebookでは、作業の内容は、ノートブック(*.ipynb)形式で保存されます。Jupyter Notebookでは、SASコードや実行結果だけでなく、リッチテキスト形式で文章を記載することが可能です。ノートブックはHTML形式や、PDF、あるいはSASコードとして出力することも可能です。 SAS 9.4とLinux環境があれば、ほとんどの方が導入・ご利用いただくことが可能です。 Jupyter Notebookを開くと、Notebookダッシュボードが表示されます。ここに、ノートブックや他のファイルの一覧が表示されます。     SAS University Editionでも使えますか? 2016の7月から、Jupyter NotebookとSAS Kernel for JupyterがSAS University EditionのvAppに含まれることになりました。従来、SAS University Editionのインターフェースは、SAS Studioのみでしたが、今後はJupyter Notebookもご利用いただくことが可能となります。 https://support.sas.com/software/products/university-edition/faq/jn_whatis.htm  

Mike Henderson 0
Reproducible research: Is my SAS code enough?

There was this very embarrassing day around year six of my career as a statistician working in clinical trials. I had a small group of interns working on a project that combined data from multiple clinical trials. The goal was to better understand sources of variation in the common control