Cronograma

3 de septiembre

Día 1
Visualización estática e interactiva de datos usando ggplot2 y plotly
ES
  • Natalia da Silva Natalia da Silva (PhD, Iowa State University) es Profesora Adjunta en el Instituto de Estadística de la Universidad de la República en Montevideo (UDELAR-IESTA). Trabaja en investigación en métodos de aprendizaje supervisado, predicción, análisis de datos exploratorios y gráficos estadísticos en colaboración con Di Cook y Heike Hofmann. Es cofundadora de R-Ladies Ames y R-Ladies Montevideo y Chair de LatinR2018.

Inteligencia Artificial con R: Introducción al “Deep Learning”
ES
  • Andrés Farrall Especialista en temas relacionados a la Ciencia de Datos. Actualmente es el Responsable del Área Metodológica de Ecoclimasol y Profesor de Postgrado en la Facultad de Cs. Exactas y Naturales (UBA).

How to repeat yourself with purrr
EN
  • Jenny Bryan Jennifer Bryan (PhD, UC Berkeley) es Ingeniera de Software en RStudio y Profesora Asociada de la University of British Columbia. Es una referente internacionalmente reconocida de la comunidad R dentro de la cual es integrante ordinaria de la R Foundation y parte del Comité de Liderazgo de rOpenSci.

4 de septiembre

Día 2
Sessión de pósters
Presentaciones orales
Teaching R (and more) in the Era of Data Science
EN
  • Jenny Bryan Jennifer Bryan (PhD, UC Berkeley) es Ingeniera de Software en RStudio y Profesora Asociada de la University of British Columbia. Es una referente internacionalmente reconocida de la comunidad R dentro de la cual es integrante ordinaria de la R Foundation y parte del Comité de Liderazgo de rOpenSci.

5 de septiembre

Día 3
Presentaciones orales
Aprendiendo a computar vs computar para aprender: hacia una nueva forma de enseñar y aprender estadística
ES
  • Walter Sosa Escudero Investigador Principal de CONICET
    Profersor y Director del departamento de Economía - Universidad de San Andrés
    TEDxRiodelaPlata
    Autor de ¿Qué es (y qué no es) la estadística? y El lado oscuro de la econometría