Students & Educators

Discover how SAS is shaping tomorrow’s brightest analytical minds

Data for Good | SAS Events | Students & Educators
0
第一回Data for Good勉強会 活動レポート

SAS Japanでは昨年末より”Data for Good”を目指す学生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good community」を運営しています。このコミュニティでは世界の絶滅危惧種や通勤ラッシュ時の鉄道混雑緩和など、データを活用した社会課題の解決に取り組んでいます。 活動を更に加速させるために、Data for Goodのケーススタディを通じた課題設定・アナリティクスの適用法を学ぶ勉強会を開催しました。 この記事では勉強会の中で取り上げた事例を2つ紹介します。 1.ネパール地震でのIOMによる支援 1つ目の事例はSAS USが国際移住機構(IOM)と協力して行ったネパール地震における復興支援です。 2015年4月25日に起きたネパール地震では約90万棟が全半壊し、多くの住民が仮設キャンプ場での生活を余儀なくされました。IOMは現地でキャンプ場の運営等の支援活動を行っていましたが、6月から始まる本格的な雨季を前に風雨を凌げる住居の提供が喫緊の課題でした。 IOMの要請を受けたSAS USは国連商品貿易統計データベース(UN Comtrade)を利用した各国のトタン板の生産能力を分析し、その結果迅速なトタン板の供給を実現しました。この事例からは次の事が学べます。 データの可視化によって意思決定の支援ができる この事例では住宅復興支援に必要な物資の素早い調達という課題に対し、国連商品貿易統計データベースの300万件ものデータをSAS Visual Analyticsで分析し仕入れ先を可視化することで解決しています。 複雑で膨大なデータも適切に分析・要約・可視化することで経験ではない科学的根拠に基づいた新たな知見を導くことができます。 2. 大学中退率の改善 2つ目の事例はData for Goodを推進する社会団体であるDataKindが取り組んだアメリカのとある大学の中退率の改善です。 日本の大学と比べアメリカの大学は中退率が高く、 National Student Clearinghouseによると約半数近くの学生が学位を取得せず辞めていきます。DataKindは大学の依頼を受け、どの要素が中退に影響を与えるのか、また中退の危険性のある学生を事前に特定することに挑みました。 デモグラフィックデータや学業成績などの学生情報を10年分以上分析したところ、入試の成績と卒業は関連が確認できなかった一方で、GPAや専攻などが卒業に影響を与えていることが判明しました。 この結果を踏まえ20以上もの異なるアプローチのモデルを生成し改良を重ねた結果、生徒の中退を高い精度で予測するモデルを生み出しました。 詳しい内容は原文をご覧ください。この事例からは次の事が学べます。 未来を予測して事前に対処する この事例では、中退率の改善という課題に対して統計分析や機械学習を駆使し事前に中退リスクのある学生を特定することで解決を目指しています。事前の把握ができれば大学側は効率的な学生への支援が可能となるはずです。 上記以外にも参加者それぞれが事例紹介を行い、課題に対してのアナリティクスを用いたアプローチ方法を学びました。勿論データを分析のみで課題をすべて解決することはできませんが、従来の方法では成し得なかった突破口を生み出すことが実感でき、私たちの現在の取り組みに大きな示唆をもたらした有意義な会となりました。 SAS Japan Student Data for Good communityでは引き続き学生の参加者を募集しております。社会貢献を目指す活動を通してデータサイエンティストの役割である「課題の設定」から「データを用いた解決法の提示」までの一連の流れを経験できます。 興味をお持ちでしたら以下のアドレスまでご連絡ください。 JPNAcademicTeam@sas.com

SAS Events | Students & Educators
0
第3回「データサイエンティストのキャリアと活躍のかたち」レポート

データサイエンティストを目指す学生向けのセミナー「データサイエンティストのキャリアと活躍のかたち」の第三回が3/19(火)に開催されました。第一回・第二回に引き続き今回も多くの学生の皆様に参加していただき、有意義なセミナーとなりました。本記事では、当日の様子についてご紹介します。 本セミナーでは、データサイエンティストのキャリアと活躍の場や、ビジネス上でのアナリティクス活用方法について、スピーカーがこれまでの経験をもとにご紹介しました。 SASにおけるデータサイエンティスト はじめに、データサイエンティストのキャリアやスキルについてSAS JapanのSebastian Wikanderより講演を行いました。 前半は、自身のキャリアや経験をもとにした、データサイエンティストのキャリアの紹介です。キャリアの初めはトラックメーカーに就職。様々なビジネスモデルをデータを用いて分析することに魅力とやりがいを感じ、SASに転職しました。SASでの仕事は年齢・学歴・国籍等、多様性があり、より良いパフォーマンスが発揮できます。具体的な仕事例として、大手IT企業の業務プロセス改善プロジェクトと部品メーカーにおけるディープラーニング活用プロジェクトを紹介し、SASと顧客のノウハウを合わせるチームワークの重要性や、過去の学びやスキルをもとに常に新しいチャレンジへと挑戦する楽しさなどを伝えました。 次に、データサイエンティストに必要なスキルの紹介です。核となるデータサイエンススキルの他にも、プログラミングスキル、統計学や機械学習の知識、ビジネス能力、英語力を含むコミュニケーションスキルなど多種多様なスキルが必要だとし、データサイエンティストは事例に合わせて最適なスキルを活用する「スペシャリストよりジェネラリスト」という言葉は印象的でした。 最後にデータサイエンティストのやりがいとして、様々なアプローチの中から一つを選択する「クリエイティブ」な側面、ビジネスとしての「人との関わり」という点、「新たなチャレンジ」を続けワクワクした日々を送れるという点を挙げ、より多くの学生に興味を持って欲しいというメッセージを伝えました。       アナリティクス活用領域の概要 リスク管理 続いて、リスク管理におけるアナリティクスの活用について、SAS Japanの柳による講演です。 最初にビジネスにおけるリスクについて紹介しました。リスクとは「不確実性」であると指摘し、その不確実性を想定の範囲内で「リスク管理」し「収益−損失の最大化」という目的を達成するためにアナリティクスが活用されていると紹介しました。 具体例として、金融機関における「規制対応のリスク管理」と「収益を上げるためのリスク管理」を挙げています。前者は政策等で一定の枠組みが決まっており事象の予測が行いやすく、アナリティクスが最大限活用されています。一方後者は変動が大きく様々なシナリオが想定されるため、経済情勢・社会情勢等に基づいた多様なモデルをもとにシミュレーションを重ね、意思決定の判断基準にしています。 最後に金融機関におけるAIの活用について紹介しました。業務の効率化や人的ミス排除等を目的とした従来のIT化とは異なり、人間では処理できないほど膨大となったデータを扱うために金融機関でAIを導入する動きが進んでいるとのことです。しかし、AIの思考がブラックボックス化され判断の説明可能性が低いという問題点もあり、AIの思考の透明性をどう保証するかが今後の大きな課題の一つであると伝えました。       SASの学生向けData Science 推進活動 最後に、学生のデータサイエンスの学びの場としてData for Good 勉強会とSAS Student Data for Good communityを紹介しました。Data for Goodとは様々な社会問題をデータを用いて解決する取り組みであり、これまでにも世界の絶滅危惧種や通勤ラッシュ時の鉄道混雑緩和をData for Goodの活動具体例として紹介しました。学生が主体となりこの活動をより推進するため、SASでは「Data for Good勉強会」と「SAS Student Data for Good Community」という活動を企画しています。 Data for Good 勉強会とは、SASやData Kind(Data for Goodを推進する社会団体)の実施したData

Customer Intelligence | Students & Educators
Harry Clarke 0
The marketing best practices that drive student and financial value in higher education

In my previous post, “Why personalising the student experience is critical to higher education’s viability," we examined the role customer intelligence can play in driving value for universities and students across the higher education journey. Specifically, analytics has a vital role to play in helping decision makers, particularly marketers, to

Data for Good | Learn SAS | Students & Educators
Sian Roberts 0
Breaking down walls for science: SAS Press donates books to the world’s largest research methods library

In a move to combat "stataphobia" and foster excellence in statistics in developing countries, SAS Press last month donated 70 SAS Press titles to the Serageldin Research Library at the Library of Alexandria in Egypt. The library’s mission is to achieve statistical equity so that a student in Chad has

Students & Educators
Lucy Kosturko 0
Share the Love of Reading in March

March is full of celebrations of reading, particularly those that encourage us to share our love of reading with others. It's National Reading Month, kicking off with Dr. Seuss' birthday and NEA's Read Across America Day. At Curriculum Pathways, we're celebrating reading every day—developing literacy and early reading skills is

Students & Educators
Lucy Kosturko 0
Summer Teacher Institute 2019

APPLICATION DEADLINE: April 7, 2019, at 11:59 pm EST. We at Curriculum Pathways are excited to announce the fourth Teacher Institute (June 19-August 9)! The application is open and ready for your submission. The deadline for applications is April 7, 2019, at 11:59 pm EST. We always say "in-service teachers are our number-one source for

Students & Educators
Molly Farrow 0
Booker T and W.E.B.: Adding Women's Voices

Black History Month provides educators with the opportunity to explore the contributions of prominent African American leaders and thinkers in greater depth. The post-Reconstruction period presented significant challenges for African Americans struggling to improve their lives in segregated and hostile environments. At the turn of the 20th century, two thinkers

Students & Educators
Terry Hardison 0
The February Dilemma

As a high school English teacher, I faced a dilemma every February. Throughout the year, I assigned texts by African American writers, including Phillis Wheatley, Frederick Douglass, Langston Hughes, and Zora Neale Hurston. After all, their voices were central to any discussion of American literature. For Black History Month, however,

Data for Good | SAS Events | Students & Educators
0
第2回「データサイエンティストのキャリアと活躍のかたち」レポート

第1回に引き続き、データサイエンティストを目指す学生向けのセミナー「データサイエンティストのキャリアと活躍のかたち」の第2回が1/31(木)に開催されました。当日の様子について紹介します。 このセミナーはデータサイエンティストのキャリアと活躍の場や、ビジネスではアナリティクスがどのように活用されているかについて、スピーカーがこれまでの経験をもとに紹介するものです。 経営幹部候補としてのデータサイエンティスト はじめに、データサイエンティストのキャリアについて、コニカミノルタジャパン株式会社・松木さんの講演です。コニカミノルタジャパンでは、2016年にデータサイエンス推進室を設置し、コピー機の買替・故障・受注の予測などにデータ分析を活用しているそうです。 まず、成果を出せるデータサイエンティストのキャリア形成についての話です。この話題の中では「データサイエンティストとは経営幹部候補、すなわち分析・数理モデルで経営課題を解決できる人材である」という一文がとても印象的でした。松木さんは、ただ分析作業ができる・数理モデルを作成できるだけではなく、それらの優れた技術をツールとして経営課題の解決ができる人材というのがデータサイエンティストのあるべき姿と考えると言っていました。 次に、データサイエンティストに求められるスキルについてです。そのスキルとは主に、分析スキル・ITスキル・ビジネススキルに分けられますが、その中でもビジネススキルは他の2つに比べて教育が困難であり、知識と経験が必要です。そこで実際にコニカミノルタジャパンでは、分析・ITスキルをもつデータサイエンティストと、ビジネススキルを持つ他部署メンバーとが共同して分析を行う仕組み(=タスクフォースユニット)でデータサイエンティストのビジネススキルを補うことを行っているそうです。 こうして、組織単位で分析を進めるにあたって欠かせないのがコミュニケーション能力です。ここで言うコミュニケーション能力とは、単純に人と仲良くなれるという意味よりも、「相手を理解するための、幅広い知識を習得する」「相手が理解できるようにデータサイエンスの見える化をする」ことを指します。現場や他部署メンバーの考えを理解するためのビジネスにおける幅広い知識、データサイエンスの知見がない人でも一目でわかる環境の構築が必要であるとのことでした。   講演の最後には、「データサイエンティストは多種多様な専門性が必要である」というメッセージをいただきました。これまでの話にもあったように、数理モデルの開発といった場面は仕事の一部で、ビジネススキルやコミュニケーション能力を活用することでいかに他の社員に、現場に「みせる」かが重要であるということを学生に伝えていただきました。       ビジネスで活用されるアナリティクス “顧客理解” 次に、ビジネスで活用されるアナリティクスについて、SAS Japanの庄子による講演です。 「通信販売サイトから自分だけのクーポンが送られてきた」、「動画配信サービスに自分好みの動画がおすすめされる」、「携帯電話の学割があれほどまで安い」などといった例を挙げ、私たちが日常生活においてデータ分析の恩恵をどれだけ受けていると思うか?という質問を導入として講義は始まりました。また、消費者のうち64%は支払う金額よりもそのもの自体の質を重視するにもかかわらず、それを完璧に捉えることが出来ている企業はわずか6%であるという話もあり、顧客理解の重要性を直観的に感じることが出来ました。   顧客理解について、前半ではそのコンセプトの紹介です。 顧客理解とは何を理解するのか?代表的な3つの項目があります。 「顧客の優良度・リスク」:どの顧客が特に大事か、損をもたらす可能性が高いか 「顧客の嗜好」:個々に異なる顧客の好みに対して何を薦めるべきか 「顧客の行動」:顧客の生活パターンや生活圏等を考慮する この3項目について、携帯キャリアの顧客理解に関する施策を顧客の加入から解約の流れに沿って例示していました。 後半は具体的に3つの項目についてどのような分析を行っているかについて、前半にもあった携帯キャリアの顧客理解に関連する具体的な施策に3項目をそれぞれ当てはめて紹介していました。ここではその一部を簡潔に紹介します。 「顧客の優良度」:生涯価値(Life Time Value)の算出(どれくらい先まで契約の継続をしそうか、機種変更はいつ頃しそうか) 「顧客の嗜好」:テキストを用いた趣味嗜好判定 「顧客の行動」:位置情報による生活圏の特定 最後には、「企業のデータ活用はまだまだ発展途上でみなさんの活躍が企業や世の中を大きく変える」という前向きなメッセージと、情報倫理のプライバシー懸念について「倫理観が大事”Don’t Be Evil”(by Google)」という助言の両方を学生に向けたメッセージとして伝えていました。   SAS student Data for Good communityの紹介 セミナーの最後には、学生のデータサイエンティストに向けた学びとしてSAS student Data for Good communityについて紹介しました。 「Data for Good」とは多岐にわたる社会的なテーマから課題を提示し、データを活用して解決しようとするものです。これまでにブログで紹介した世界の絶滅危惧種や通勤ラッシュ時の鉄道混雑緩和をData

Analytics | Data for Good | Students & Educators
Manuel Figallo 0
An unexpected weapon in the fight against the opioid epidemic: Graduate students

Each day, more than 130 Americans die from opioid overdoses. Combating the opioid epidemic begins with understanding it, and that begins with data. SAS recently partnered with graduate students from Carnegie Mellon University (CMU) 's Heinz College of Information Systems and Public Policy to understand how data mining and machine

Students & Educators
Molly Farrow 0
Looking for new (and free) African American History Month resources?

African American History Month inspires teachers and students to engage in compelling debate and exploration. Curriculum Pathways has recently updated some of our best standards-aligned web and mobile-friendly resources to add to those discussions. These lessons focus on the critical-thinking challenges teachers expect, with more images and more online assessment tools.

Analytics | Students & Educators
SAS Japanによる小学生向けプログラミング教育: 玉川学園で体験授業を実施

私が小学生のころ、21世紀になると自動車は空を飛び、真空チューブの中のリニアモーターカーは時速2000kmに達するものだと思っていましたが、現在のような情報化社会は想像できていませんでした。初めてパソコンに触ったとき、何をするためのものなのかさっぱりわからなかったことを覚えています。 いまの小学生が大人になるころは、どのような社会になっているのでしょうか。10年先、20年先を想像することは難しいですが、子どもたちは、その社会で生きるための力を身につける必要があります。

Analytics | Artificial Intelligence | Students & Educators
Anita Lakhotia 0
Myth-busting: was macht ein Data Scientist den ganzen Tag?

Diese Frage bekomme ich von Nicht-Data-Scientists immer häufiger gestellt. Und es ranken sich viele Meinungen und Mythen um diese Expertengruppe. Genau aus diesem Grund habe ich mich mit Simon Greiner, einem angehenden Data Scientist und erfahrenen IT-Berater, unterhalten. Ein Mythos über Data Scientists: sie lesen keine Bücher mehr. Stimmt nicht!

1 2 3 4 25

Back to Top