Últimas actualizaciones

Hola a todos,

En la siguiente charla este blog morira y nacera otro usando Rblogdown. Ha muerto el blog, Larga vida al blog!

Pero antes os dejo enlaces a material de las últimas charlas:

  • Tidyverse: https://github.com/migpornar/meetup-tidyverse (por @migpornar)
  • Repos usados en la Hackathon: https://github.com/SevillaR (aemetr, datos.gob.es.r y j3r-housepricing-ml)
  • La charla de creación de paquetes y GitHub de @frod_san (que fue live coding, a ver si recupero el archivo y lo subo)
  • Perfiles de Data Scientist en empresas y modelos xgboost https://www.meetup.com/Sevilla-R-users/events/246971048/ (tampoco tengo las diapos, pero estoy en ello).

Y en otras noticias: estamos listados en Resistencias digitales: https://resistenciasdigitales.ushahidi.io/views/map

 

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Qgis y R

Aquí os dejamos la presentación del Martes incluyendo el enlace al repo de recursos de scripts y modelos descargables desde processing. Gracias a Jerónimo Carranza por las super charla! https://bitbucket.org/JeronimoCarranza2/rinqgis

Nos vemos el primer Martes de Noviembre para hablar de documentos dinamicos y videojuegos.

Resumen ultima reunión

Paco nos dio una introducción a como usar GIS con R brutal, aqí están las diapositivas: https://github.com/Pakillo/GISwithR

La discusión sobre Comó ser un data scientists también fui muy chula. Tome algunas notas, pero añadir en comentarios lo que me haya perdido:

  • Importante no solo herramientas, sino entender la teoría: e.g. machine learning.
  • R + Python son los dos lenguajes predominantes
  • Kaggle (ideal para practicar)
  • Es importante tener una base matemática.
  • Master US Data Sci y Big Data: Opinion favorable. Es solo su primer año, pero muy útil.
  • La idea/ Pregunta es a veces más importante que el machine learning.
  • Limpiar datos es > 50% del trabajo. Utilidad de aprender a ello e.g. regex.
  • Las empresas no son conscientes de los datos que tienen.

Reunión: 6 de Junio, 18 h, aula TIC9-CRAI

Programa:

Martes 6 de Junio, 18 a 20 h, aula TIC9 del CRAI de Reina Mercedes

  • Charla-Taller: Usando R como SIG: creación de mapas y manejo de datos espaciales con R

  • Debate: Cómo abrirse camino como analista de datos (data scientist)

Para ir abriendo boca creo que esto puede ser útil: https://www.quora.com/What-do-you-look-for-when-hiring-an-entry-level-data-scientist-Would-a-master%E2%80%99s-in-Data-Science-or-a-bootcamp-be-beneficial.

Estaría muy bien si viniera gente de empresas para aportarnos su visión. Dadle publicidad por favor!

Resumen reunión

Mogollón de caras nuevas hoy después de darnos a conocer en meetup. Hemos sido 12 y hemos visto desarrollos de dos paquetes que implementamos durante el hackaton.

Ah… y dejo el link a https://www.kaggle.com/ para quien este interesado.

Nos vemos en Mayo!