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SAS Hackathon 2023 / ハッカソン紹介

Hack SAS! SAS HackathonはSAS社が毎年春に開催する完全オンライン開催のハッカソン・イベントです。参加チームは開催期間の1か月間を使って、自分たちで設定した社会課題やビジネス課題を、SAS Viya(および任意のツール)を使って解決に導きます。エントリーできる部門が複数用意されており、参加チームによって選べるようになっています。2023年は部門が計10個あり、部門ごとの賞に加え、技術賞、特別賞、地域賞の3つの部門横断賞が用意されました。各賞ごとに個別の審査基準が設けられているため、技術レベルを高めるのも良し、ビジネスインパクトを狙いに行くのも良し、等々様々な戦い方があり得ます。なお審査は部門ごとにSAS社員から選ばれたインダストリ・エキスパートが実施するため、常に適正な評価が期待できます。 今年は世界各国から130チーム以上がエントリーしました。受賞チームは9月開催のSAS Exploreに招待されました。その他ハッカソンについての詳しい内容については、EnterpriseZine編集部による日本語のSAS Hackathonについての紹介記事もありますのでご興味があればご覧ください。 ところでSAS Hackathonは他のハッカソン・イベントと比べてどんなところがユニークなのでしょうか?よくあるハッカソン・イベントでは、特定のツールの使い方を試行錯誤を通して学ぶ、であったり、新しいサービスやアプリケーションの開発、などが目的になっていますが、SAS Hackathonでは以下3点を主な目的にしています: ビジネス課題の解決 Data for Goodの観点から、データ分析の結果をより良い社会の実現のために使ってもらう(データ活用による人道支援や社会課題の解決) データリテラシーを備えた人材の育成・輩出・ネットワーキング そしてこれらの目的の先にあるもの、つまりはアプリケーションの開発およびサービス化といった段階における商業化の支援もSAS Hackathonで行います。もちろん、知的財産は参加者が保有します。 様々なオモテナシ 以上の3つの目的を達成するために重要な要素の一つが、組織の垣根を越えたコラボレーションの実現です。その実現を手助けするため、全世界のSAS社員が様々な工夫をして参加者をもてなします。オモテナシ駆動型ハッカソン・イベント、それがSAS Hackathon、と言っても過言ではありません。ではどのようにしてSAS社員はSAS Hackathonの参加者をもてなすのでしょうか? メンターによるオモテナシ イベントにエントリーしたチームにはそれぞれメンターが付きます。メンターはSAS製品やデータ分析に詳しいSAS社員から選ばれ、チームが成功裏にハッカソンを終えられるようサポートします。分からないことがあったら何でもメンターに質問できます。 学習コンテンツによるオモテナシ 普段は有償で提供されているSASのラーニング・コースやオンデマンド学習コンテンツが、ハッカソン期間中は参加者に無償で提供されるため、技術的なキャッチアップやデータリテラシーの習得がやり易くなっています。 分析環境によるオモテナシ 分析環境も無償で提供されます。既に構築済みですぐに使えるSAS Viya環境を使って直ちに分析を開始できます。そこにはJupyter Hubも入っていてPythonやRが使えます。環境構築の手間が要りません。その他、アプリケーション開発を簡便に行うためのツールなども提供されます。詳細はこちらのページをご覧ください。それ以外のツールを使いたい場合は、参加チーム自身で準備することになりますが、基本的にどんなツールを使ってもOKです。 フォーラムによるオモテナシ また、参加チームはSAS Hacker's Hubで他の参加チームと交流したりディスカッションすることができます。参加者同士のネットワーキングの場にもなっています。 自由闊達なムード醸成によるオモテナシ SASと聞くと少々お堅いイメージを持たれる方も多いかも知れません。しかし近頃のSAS社員はオレンジ色のSAS Hackathonフーディーを着て、課題解決のためのコラボレーションの重要性を表現したラップを歌います。   It's more than a competition It's your story told, the goals that

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Junhyuk Jeong 0
컴퓨터가 사물을 보는 방법, CNN 실습 – 3편

지난 포스팅(컴퓨터가 사물을 보는 방법 1편, 2편)에서는 CNN(Convolution Neural Network)에서 사용될 수 있는 다양한 기법들과 함께 CNN의 학습이 어떤 방식으로 이루어지는지 알아보았습니다. CNN은 데이터(특히 이미지 데이터)에 합성곱, 풀링, 패딩 등의 작업을 거쳐 특징을 추출한 후 회귀 또는 분류를 수행하는 딥러닝 모델입니다. 오늘 포스팅에서는 지금까지 배운 기법들을 SAS Viya에서 구현하는 실습을

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