rstudio :: global 2021 – Revisão de 24 horas em torno de Data Science e R

cupom com desconto - o melhor site de cupom de desconto cupomcomdesconto.com.br

[ad_1]

Justiça e ciência de dados: falhas, fatores e futuros (palestrante: Grant Fleming)

Nesta palestra, Fleming relata a rapidez com que as estatísticas podem ser influenciadas por fatores que podem não ser diretamente visíveis – mesmo que alguém tenha feito seu trabalho com o melhor de sua capacidade. Usando taxas de criminalidade que assumiram um componente racial subliminar, o palestrante explica o viés de amostragem, embora as análises de dados realizadas estivessem corretas.

O foco desta palestra foi que tais análises de dados devem sempre ser vistas com diferentes perspectivas. Além disso, os modelos devem ser cruzados com outros fatores, a fim de excluir classificações não intencionais. Essa palestra mostrou que erros podem se infiltrar nos modelos. Se eles forem usados ​​no mundo real, apesar dos erros, falsas previsões ocorrem e, eventualmente, afetam as pessoas.

Trazendo o Tidyverse para Python com Siuba (Palestrante: Michael Chow)

Esta palestra foi sobre um pacote Python que vai na direção do pacote tidyverse (R). O Tidyverse é muito popular no gerenciamento de dados porque é amigável e fácil de ler. O pacote Python Siuba permite copiar o código R onde um código dplyr foi usado mais ou menos 1-para-1 para Python (após ajustes mínimos). A ideia é escrever, por exemplo, códigos para gerenciamento de dados primeiro em R, porque é mais intuitivo lá e depois migrá-los com Siuba para Python, porque executa com mais desempenho lá.

A dupla dinâmica: SQL & R (Palestrante: Irene Steves)

De acordo com Steves, chega um ponto na carreira de todo gerenciador de dados em que todo o conjunto de dados não cabe mais apenas em arquivos CSV e a jornada para o mundo do banco de dados começa. Nesta palestra, a autora deu uma boa visão geral das diferentes maneiras de interagir com bancos de dados de dentro de R e explica como ela usa R & SQL para acessar tabelas de banco de dados. Ela também destaca as diferenças entre o acesso direto ao banco de dados e os pacotes auxiliares (por exemplo, dplyr) e mostra como cada pacote funciona.

Leia Também  Testando o efeito da imputação de dados na precisão do modelo
cupom com desconto - o melhor site de cupom de desconto cupomcomdesconto.com.br

R & Python: Going Steady (Palestrante: Sean Lopp)

Nesta palestra, o engenheiro, cientista de dados e líder de produto Sean Lopp nos disse que usando o RStudio Server e o RStudio Connect, você tem uma plataforma básica para trabalhar com R e Python. Independentemente de os cientistas de dados trabalharem com R ou Python, nenhum sistema diferente foi configurado. Isso acaba configurando um sistema onde todos podem trabalhar juntos. Os produtos RStudio têm alguns recursos interessantes. Um exemplo é que você ainda pode trabalhar com IDEs diferentes no RStudio Server, ou seja, além do RStudio, você também pode trabalhar com JupyterLab ou Visual Studio, por exemplo. Com o RStudio Connect, não apenas Shiny Apps, mas também aplicativos desenvolvidos com Dash (Python) podem ser implantados. Além disso, o próprio RStudio oferece mais e mais funcionalidades convenientes para trabalhar com Python.

Mantendo a Casa, o Tidyverse construído (Orador: Hadley Wickham)

Esta palestra foi sobre como o tidyverse evoluiu desde seu início e como desenvolver esses pacotes sem comprometer o código existente. Essa abordagem não é fácil e pode ser vista como um ato de equilíbrio. Para entender como os recursos são usados ​​na prática, os desenvolvedores examinam outros pacotes no Cran. Por sua vez, eles recorrem ao tidyverse e procuram exemplos no Github.

Como Full Service Certified Partner, somos o contato das partes interessadas e usuários do RStudio em países de língua alemã. Consultoria, aquisição, integração, treinamento: Saiba mais sobre nossa oferta em torno do RStudio. Contate-Nos!



[ad_2]

cupom com desconto - o melhor site de cupom de desconto cupomcomdesconto.com.br