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Heidelberg, 20. Juni 2023 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), hat die Siegerprojekte des SAS Curiosity Cup 2023 bekanntgegeben. Der globale Data-Science-Wettbewerb dreht sich um Datenkompetenz und richtet sich an Studierende, also die Datenwissenschaftler der nächsten Generation.

Über 70 Hochschulteams aus 16 Ländern haben Daten zu Themen analysiert, die sie persönlich interessieren und die die vielfältigen, praxisnahen Anwendungen von Analytics widerspiegeln. Das Spektrum reichte dabei von öffentlicher Gesundheit über Reisen bis hin zu Sport. Die abschließenden Präsentationen wurden dann von Branchenexperten in den drei Kategorien Datenaufbereitung, Datenanalyse und Datenpräsentation bewertet.

Datenprojekte zu Tourismus, Waldrodung und Diabetes

Drei Teams haben es am Ende aufs Treppchen geschafft:

— Kategorie Datenaufbereitung: das Team Data Voyagers der University of Technology and Applied Sciences in Maskat im Oman. Es verglich anhand einer Analyse von Hotelbewertungen auf TripAdvisor die Erfahrungen und Präferenzen von Reisenden.

— Kategorie Datenanalyse: das Team T(h)ree Sentinel der Babes-Bolyai University im rumänischen Cluj. Die Studierenden klassifizierten Satellitenaufnahmen, um das Roden von Wäldern in Rumänien besser erkennen zu können.

— Kategorie Datenpräsentation: das Team Shazam! von der University of Maryland Global Campus (UMGC) in den USA. Hier wurden mit SAS Viya Klassifizierungsmodelle zur Vorhersage von Diabetes verglichen.

Kostenloser Zugriff auf SAS Lösungen

Alle Teilnehmenden konnten für die Datenanalyse neben der von den Universitäten lizenzierten SAS Software kostenlos Lösungen wie SAS Viya for Learners oder SAS OnDemand for Academics nutzen. Beide Anwendungen stehen über den SAS Skill Builder for Students zur Verfügung, einem globalen Programm, auf das Studierende jederzeit zugreifen können, um neue Kompetenzen zu erlernen, Zertifikate zu erwerben und mit potenziellen späteren Arbeitgebern in Kontakt zu treten.

„Wir waren gespannt, welche Themen die jungen Teilnehmenden aufgreifen würden, und wir wurden nicht enttäuscht“, sagt Jürgen Kaselowsky, Director of Global Academic Programs bei SAS. „Datengetriebener Fortschritt und neue Anwendungen geben ganzen Branchen neue Impulse. Wir sind stolz auf alle unsere diesjährigen Teilnehmenden und freuen uns, wenn sie künftig auf das Potenzial der Datenanalyse bauen.“

Weitere Informationen zum Wettbewerb finden Sie unter: https://www.sas.com/en_us/offers/21q4/curiosity-cup.html

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SAS Institute GmbH
Thomas Maier
In der Neckarhelle 162

69118 Heidelberg
Deutschland

E-Mail: thomas.maier@sas.com
Homepage: https://www.sas.com/de_de/home.html
Telefon: 0049 6221 415-1214

Pressekontakt
Dr. Haffa & Partner GmbH
Philipp Moritz
Karlstraße 42

80333 München
Deutschland

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Telefon: 089 993191-0

Heidelberg, 8. März 2022 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), hat ein neues Programm ins Leben gerufen, mit dem Studierende Analytics-Fähigkeiten entwickeln und auf dem Arbeitsmarkt gefragte Zertifizierungen für Data Science erwerben können. SAS Skill Builder for Students (https://www.sas.com/de_de/learn/academic-programs/students.html) ist ein kostenloses virtuelles und global verfügbares Lernportal, das Studierenden rund um die Uhr Zugang zu SAS Software, E-Learning-Angeboten, Zertifizierungen sowie Karriereberatung und Kontaktmöglichkeiten zu Arbeitgebern bietet.

„Noch nie war es für Studierende so einfach, den Umgang mit SAS zu erlernen – und mit diesen Fähigkeiten einen Wunschjob zu erreichen“, sagt Lynn Letukas, Senior Director of Global Academic Programs and Certifications bei SAS. „SAS Skill Builder for Students unterstreicht unser kontinuierliches Engagement, die nächste Generation von Analytics-Experten auszubilden und Arbeitgebern die Talente zu vermitteln, die sie brauchen.“

Starthilfe für eine Karriere in Analytics

Als spezialisiertes Programm unterstützt SAS Skill Builder for Students Studierende mit folgenden Angeboten:

— Kostenlose Software in der Cloud, namentlich SAS OnDemand for Academics und SAS Viya for Learners.

— Kostenloses E-Learning: Kurse zu grundlegenden Fähigkeiten wie Datenkompetenz und Point-and-Click-Datenanalysen, Programmierung, Visual Analytics und Visual Statistics, statistische Analyse, Vorhersagemodelle und Machine Learning.

— Kurse für eine vereinfachte Zertifizierung als Data Scientist und für wichtige SAS-Lösungen.

— Exklusive Rabatte auf Zertifizierungsprüfungen für registrierte Teilnehmer.

— Nachweise, die gegenüber Arbeitgebern wertvolle Kompetenzen in Bereichen wie Datenvisualisierung und Machine Learning bescheinigen.

— Ressourcen zur Karriereentwicklung, die Studierende motivieren und ihnen zum Erfolg verhelfen. Sie lernen etwas über die Bedeutung von Data Scientists und Data Analysts und erfahren, wie sie sich von anderen Mitbewerbern abheben. Außerdem können sie Kontakte zu Arbeitgebern knüpfen, um eine Stelle zu finden, die ihren Interessen und Vorlieben entspricht.

Erfolgreich in einer datengetriebenen Welt

Um wertvolle und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, integriert SAS Skill Builder for Students Daten aus einer Vielzahl von Branchen. Zudem entwickeln Studierende Datenkompetenz – eine zentrale Fähigkeit, die zunehmend erfolgsentscheidend ist. In Anbetracht unzähliger Des- und Fehlinformationen ist es von zentraler Bedeutung, Daten professionell nutzen, interpretieren und verstehen zu können. SAS Skill Builder for Students bietet einen Zugang zu Data Literacy Essentials (https://curiosity.sas.com/en/courses/data-literacy-essentials.html), einem Einführungskurs von SAS, der grundlegende Themen zum Umgang mit Daten erklärt. Darüber hinaus setzt er sich mit Strategien für Nutzung und Abfrage von Daten auseinander und zeigt, welche Bedeutung sie haben, wie man datenbasierte Entscheidungen trifft und wie man Daten kommuniziert.

Der Kurs konzentriert sich darüber hinaus auch auf die ethischen Herausforderungen bei der Arbeit mit Daten. Datenethik setzt sich damit auseinander, wie sich Daten verantwortungsvoll sammeln, interpretieren und präsentieren lassen, und welche moralischen Urteile im Umgang mit ihnen gefällt werden.

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