Aprendizado em escala. Codificação flexível. Prepare-se para atuar em um ambiente com múltiplas ferramentas.

A funcionalidade do VS Code e do JupyterLab/Notebook funcionou muito bem. É muito legal como a pasta é transferida para qualquer ambiente em que você a abra, e você pode editar Jupyter Notebooks no VS Code e vice-versa. A construção e a computação foram muito rápidas! Gosto do fato de que no VS Code há uma página de menu específica para as bibliotecas SAS. Consegui fazer a chamada de API de amostra no código SAS. Os resultados são exatamente como seriam no SAS Studio." Anna M. Student University of North Carolina at Chapel Hill

A execução do Jupyter Notebooks no Workbench proporciona exatamente a mesma experiência de usá-lo em outro lugar, o que é fundamental para os programadores. A familiaridade e a facilidade de entrar em ação sem atrasos são uma vantagem significativa, permitindo um fluxo de trabalho contínuo e ininterrupto." Ahmed A. Student Ivey Business School at Western University

A flexibilidade do SAS Viya Workbench for Learners é inigualável. Adoro o fato de poder escolher entre SAS ou Python... Todos os meus pacotes favoritos do Python funcionaram imediatamente, e foi simples instalar mais pacotes conforme necessário. Mas, com certeza, meu recurso favorito é a implementação do sasviya.ml em Python; a capacidade de usar os modelos de aprendizado de máquina do SAS com a sintaxe do scikit-learn nativamente em Python é simplesmente incrível." Neal L. Student University of North Carolina Wilmington