Data Visualization

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Gonzalo Quintana 0
Formando a la Próxima Generación de Analistas: mentoring de SAS en la UC3M

En el vertiginoso mundo de la analítica, la teoría es fundamental, pero la experiencia práctica es la que realmente marca la diferencia. En SAS, lo sabemos bien. Por eso, hemos forjado una alianza estratégica con la Universidad Carlos III de Madrid para impulsar el talento emergente, brindándoles la oportunidad de

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Javier López Gómez 0
La importancia de tener buenos datos de entrada en los modelos analíticos

En la actualidad, los modelos analíticos son herramientas esenciales para tomar decisiones basadas en datos. Desde prever tendencias hasta optimizar operaciones, los modelos analíticos dependen en gran medida de la calidad de los datos de entrada. La precisión, integridad y relevancia de estos datos son cruciales para obtener resultados confiables

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Falko Schulz 0
Unveiling Oceanus: Harnessing SAS Visual Analytics to combat illegal fishing networks

As part of this year's IEEE Visual Analytics Science and Technology (VAST) Challenge, a group of SAS data scientists puit SAS Viya and related machine learning tools to the ultimate test - to identify individuals in a complex fishing network. Excitedly, the team received the Honorable Mention Award for Breadth of Investigation!

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Kevin Scott 0
Identifying time delays in batch manufacturing for accurate anomaly detection

Batch manufacturing involves producing goods in batches rather than in a continuous stream. This approach is common in industries such as pharmaceuticals, chemicals, and materials processing, where precise control over the production process is essential to ensure product quality and consistency. One critical aspect of batch manufacturing is the need to manage and understand inherent time delays that occur at various stages of the process.

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Amaya Cerezo 0
Construyendo el ‘Máster Data Scientist’: el jedi de los datos al servicio de la estrategia

En los últimos años, la ciencia de datos ha experimentado un crecimiento exponencial y se ha convertido en un pilar fundamental para las estrategias de las organizaciones en todas las industrias. Sin embargo, para los data scientist experimentados, el panorama del dato se encuentra  en un proceso de cambio constante.

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