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【冬休みに勉強しよう】アナリティクスの学習(2) Viya for Learners

前回の投稿 【冬休みに勉強しよう】アナリティクスの学習(1) Skill Builder for Students では、学生向けのリソース・ハブである Skill Builder for Students に登録し、e-Learningでの学習についてご紹介しました。取り上げた学習コースでは、SAS Visual Analytics をツールとして用いていましたが、このソフトウェアは SAS Viya と呼ばれるアナリティクス・プラットフォームで提供されます。 SAS Viya は次のような特徴を持っています。 アナリティクスによる課題解決に必要な「データの管理と準備」「分析による発見とモデル構築」「分析結果の実装」を一つのプラットフォームで提供 機械学習、ディープラーニング、テキスト解析、画像解析、予測、最適化などAI機能を網羅 グラフィカルな操作、SAS言語、Python、Rなどによるプログラミング、REST APIによる機能提供を実装し、アナリティクスへのアクセスをオープンにする これらの特徴は、企業や組織でアナリティクスを用いて価値を発揮するために必要なものでありますが、学生がデータ分析を学ぶ場面では必ずしも重要なものではないかもしれません。しかし、GUIやSAS言語、オープンソース言語など、それぞれの学生が得意とするスキル、今後のキャリアに役立つ技術を磨くプラットフォームとしては有用です。SAS Viya は商用またはアカデミア向けのライセンス提供がありますが、教育目的には無償の SAS Viya for Learners がSaaS形式で提供されています。 SAS Viya for Learners は、SAS Skill Builder for Students と同様に、大学ドメインのメールアドレスを登録したSASプロファイルをお持ちであれば、無料で登録・利用することができます。クラウドでの提供ですので、ソフトウェアをインストールする必要はなく、Webブラウザからアクセスするだけで利用できます。GUI操作での可視化(SAS Visual Analytics)や、機械学習モデル作成ツール(SAS Model Studio)、SASプログラミングについては、SAS Skill Builder for

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【冬休みに勉強しよう】アナリティクスの学習(1) Skill Builder for Students

学生の皆さんは今日から冬休みでしょうか。「卒論でそれどころじゃないよ!」という方もいるかもしれませんが、この期間に「何か新しい勉強を始めてみようかな」と思われる方も多いのではないでしょうか。 データサイエンティストが「21世紀で最もセクシーな仕事」と言われてから10年近くが経とうとしています。しかし、社会におけるデータの活用はまだまだ発展途上であり、そのための人材は依然として高い需要があります。「データサイエンティスト」はそのなかでも、多くの高度な知識と技能を持った人材ですが、デジタル・トランスフォーメーション(DX)と呼ばれる業務改革が進む中、高度人材だけでなく、より広範囲の人たちがデータを活用した仕事に従事することが求められています。数理科学とテクノロジーを駆使するデータサイエンティストでなくても、アナリティクスに関わり、自分なりの知識とスキルを発揮することができます。 SAS Skill Builder for Students は、SASソフトウェアと統計解析・機械学習を中心に、「データリテラシー」や「ビジュアライゼーション」といったより基礎的なの知識やスキルを無料で学習できます。また、認定資格取得の案内や、アナリティクスを活用したキャリアについての情報も提供しており、アナリティクスの初学者からデータサイエンティストのキャリアを構築しようとする学生まで、多くの方に活用いただけます。この機会にぜひ登録してください。 登録方法は次の4ステップ SAS Skill Builder for Students にアクセス SASプロファイルをお持ちでない学生は「SAS プロファイルを新規に登録」から登録 ※ 登録するメールアドレスは大学ドメイン(.ac.jpなど)のものを入力してください。 登録したSASプロファイルのメールアドレスを SAS Skill Builder for Students のログイン画面で入力 My Trainingの画面でLicense Agreementを読み、同意のチェックボックスにチェックを入れて「Submit」 登録・ログインに成功するとこちらのようなホーム画面が表示されます。 「Learn SAS」「Get SAS Certified」「Career Resources」のタブがあり、それぞれe-Learningによる学習、認定資格の案内、キャリア構築のためのリソースが提供されています。 ここでは「ビジュアライゼーション」のe-Learningをご紹介します。SAS Visual AnalyticsというGUI操作による可視化ツールを利用して、データから示唆を得る方法を学習するトレーニングです。数学やプログラミングが苦手な方でも学習できます。 「Learn SAS」タブ→「Start Learning」→「Visual Analytics and Visual Statistics」→「SAS Visual Analytics 1 for SAS

Data Visualization
Nancy Rausch 0
Is it really better to give than to receive? Data science says yes

Active gratitude is the feeling you get when a stranger does something nice for you without expecting anything in return. While both are beneficial for our health, there is a statistically significant, positive correlation between active gratitude and pro-sociality (r = 0.374), that is not present with passive gratitude. In other words, random acts of kindness trigger other random acts of kindness to other people, which is both good for us and good for society.

Advanced Analytics | Artificial Intelligence | Internet of Things
Nick Johnson 0
Your guide for analyzing real time data with streaming analytics from SAS® Viya® on Azure

This article was co-written by Jane Howell, IoT Product Marketing Leader at SAS. Check out her blog profile for more information. As artificial intelligence comes of age and data continues to disrupt traditional industry boundaries, the need for real-time analytics is escalating as organizations fight to keep their competitive edge.

Analytics
Jihye Yoo 0
[SGF시리즈 #5] SAS Viya 클라우드 지원과 주요 파트너십

SAS는 마이크로소프트에 이어 아마존, 구글, 레드햇 등 파트너십을 확대하고 있으며, 50여 IoT기술 기업과 협력하고 있습니다. SAS 브라이언 해리스 CTO는 이번 SAS 글로벌 포럼에서 SAS가 파트너십을 확장하는 이유, 그로 인해 고객이 누리게 될 혜택을 간단히 소개했습니다. 마이크로소프트, 아마존, 구글, 레드햇 지원 변화는 리스크가 아닙니다. 오랜 시간이나 엄청난 비용이 드는 것도 아닙니다.

Advanced Analytics | Data Visualization | Machine Learning
Falko Schulz 0
Analyzing movement and tracking data using SAS Visual Analytics

Technological advancements in connectivity and global positioning systems (GPS) have led to increased data tracking and related business use cases to analyze such movements. Whether analyzing a vehicle, an animal or a population's movements - each use case requires analyzing underlying spatial information. Global challenges such as virus outbreaks, deforestation

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