Acceso a todo el material de tutoriales, presentaciones y papers de la edición 2023 de LatinR
- Dianne Cook es profesora de Business Analytics en Monash University. Sus principales temas de interés son la estadística computacional y la visualización estadística, particularmente la visualización de datos de alta dimensionalidad. Es miembro del R Foundation y editora del R Journal (http://www.dicook.org).
- Dianne Cook é professora de Business Analytics na Universidade de Monash, cujos interesses de pesquisa incluem estatística computacional, visualização estatística, problemas em alta dimensão, entre outros. Ela é membro da Fundação R e atua como editora do R Journal (http://www.dicook.org).
- Dianne Cook is a Professor of Business Analytics at Monash University, whose research interests include computational statistics, statistical visualization, high-dimensional problems, among others. She is a member of the R Foundation and serves as an editor for the R Journal (http://www.dicook.org).
- Hannah Frick es co-fundadora de R Ladies Global, trabaja como ingeniera de software en Posit (ex RStudio) en el área de modelado estadístico. Colabora en el desarrollo de tidymodels, el conjunto de paquetes para modelado y aprendizaje estadístico inspirado en los principios del Tidyverse (https://www.frick.ws).
- Hannah Frick é co-fundadora do R Ladies Global e trabalha como engenheira de software na Posit (anteriormente RStudio) na área de modelagem estatística, colaborando no desenvolvimento do pacote tidymodels (um conjunto de pacotes para modelagem e aprendizado estatístico usando os princípios do pacote tidyverse) (https://www.frick.ws).
- Hannah Frick is a co-founder of R Ladies Global and works as a software engineer at Posit (formerly RStudio) in the field of statistical modeling, collaborating on the development of the tidymodels package (a set of packages for modeling and statistical learning using the principles of the tidyverse package) (https://www.frick.ws).
- Fabrizio Scrollini es el Director para América Latina y el Caribe del Equipo Humanitario de OpenStreetMap. Cofundó la Iniciativa Latinoamericana por los Datos Abiertos (ILDA) y hoy preside su directorio. Ha explorado el uso de datos y el machine learning (IA) para el desarrollo, la transparencia y la innovación en América Latina, con particular foco en el uso de datos para el bien público. En este rol Fabrizio ha colaborado con sociedad, gobierno y academia para desarrollar iniciativas e investigaciones relevantes al contexto latinoamericano. Es uno de los asesores de la Carta Internacional de los Datos Abiertos y activo contribuyente a los temas de gobierno abierto en nuestra región.
- Fabrizio Scrollini é o Diretor para a América Latina e o Caribe na Equipe Humanitária do OpenStreetMap (Equipo Humanitario de OpenStreetMap). Ele co-fundou a Iniciativa Latino Americana por Dados Abertos (Iniciativa Latinoamericana por los Datos Abiertos - ILDA) e atualmente preside seu conselho. Ele explorou o uso de dados e aprendizado de máquina (IA) para desenvolvimento, transparência e inovação na América Latina, com foco especial no uso de dados para o bem público. Nesse papel, Fabrizio colaborou com a sociedade civil, governos e academia para desenvolver iniciativas e pesquisas relevantes para o contexto latino-americano. Ele é um dos consultores da Carta Internacional de Dados Abertos (Carta Internacional de los Datos Abiertos) e contribui ativamente para tópicos de governo aberto em nossa região.
- Fabrizio Scrollini is the Director for Latin America and the Caribbean at the Humanitarian OpenStreetMap Team (Equipo Humanitario de OpenStreetMap). He co-founded the Latin American Open Data Initiative (Iniciativa Latinoamericana por los Datos Abiertos - ILDA) and currently serves as its board chair. He has explored the use of data and machine learning (AI) for development, transparency, and innovation in Latin America, with a particular focus on using data for the public good. In his role, Fabrizio has collaborated with civil society, government, and academia to develop relevant initiatives and research in the Latin American context. He is one of the advisors to the International Open Data Charter (Carta Internacional de los Datos Abiertos) and actively contributes to open government topics in our region.
by Dr. Max Kuhn
- Max Kuhn trabaja como ingeniero de software en Posit (ex RStudio) liderando el desarrollo de software en el área del modelado estadístico. Anteriormente fue Director del área de estadística no clínica de Pfizer Global. Es autor de numerosos paquetes de R con foco en aprendizaje estadístico e investigación reproducible (https://www.rstudio.com/authors/max-kuhn/)
- Max Kuhn atualmente trabalha como engenheiro de software na Posit (anteriormente RStudio), liderando o desenvolvimento de software na área de modelagem estatística. Anteriormente, ele atuou como Diretor de Estatística Não Clínica na Pfizer Global. Ele é autor de inúmeros pacotes R com foco em aprendizado estatístico e pesquisa reprodutível (https://www.rstudio.com/authors/max-kuhn/)
- Max Kuhn currently works as a software engineer at Posit (formerly RStudio), leading software development in the field of statistical modeling. He previously served as the Director of Nonclinical Statistics at Pfizer Global. He is the author of numerous R packages with a focus on statistical learning and reproducible research (https://www.rstudio.com/authors/max-kuhn/)
Lucía Rosich Website
La asociación entre los patrones de desplazamiento y la incidencia de la tuberculosis en Lima, Perú: Un análisis de redes
Diego Villa Almeyda Website | GitHub | LinkedIn, Kasandra Ascuña Durand LinkedIn | Twitter, Martina Guillermo Roman LinkedIn, Gabriel Carrasco Escobar Website, Diego Salcedo Guerra LinkedIn
Ana Sofía Samaniego LinkedIn, Rebeca Riella, Cecilia Alonso LinkedIn
Modelos de aprendizaje estadístico para focalizar Programas de Transferencias Condicionadas (PTC). El caso de AFAM-PE de Uruguay.
Elina Gómez Bonaglia Website | GitHub | LinkedIn | Twitter
Martin Rodriguez Nuñez GitHub | LinkedIn
IRMA NOEMI NO Website | GitHub | LinkedIn
Abstract - [Slides](https://github.com/latinr/presentaciones-LatinR2023/blob/main/papers/slides/Twitter_y_Mujeres_STEM _Analisis_con_R_Charla_Relampago_IRMA_NOEMI_NO_LatinR2023.pdf)
Paola Corrales Website | GitHub | Mastodon
Mara Geraldina Destéfanis Website | LinkedIn
Análisis espacial de fosas clandestinas: una propuesta para estudiar los procesos de militarización en México
Aylén Avila GitHub, Luciano Anselmino GitHub, Mauricio Ariel Menacho-Marquez
Paula Pereda Suárez Website | GitHub | LinkedIn | Twitter
iael Website
Ximena Catalán LinkedIn
Giovanny Reales Rodríguez GitHub, Edimer David Jaramillo Website | GitHub | LinkedIn
Utilizando R, Python y Julia para el desarrollo de un sistema de detección satelital de una especie invasora (Castor canadiense) en la Patagonia.
Antonio Tironi Silva Website | GitHub | LinkedIn, Stephanie Orellana Website | GitHub | Mastodon | Twitter
Rodriguez Nuñez Martin GitHub | LinkedIn
R as the core tool for data analysis and visualization in a breeding program: from field and genotypic evaluation to individual selection
Paulina Siri, Pablo González Barrios, Alejandra Borges, Venancio Riella, Natalia Berberian, Nathalia Ferraz, Guillermo Sniadower, Mauro Martínez, María Victoria González, Bettina Lado
Inés M. Varas Website | GitHub, Eduardo Alarcón-Bustamante Website | GitHub
Juan Pablo Ruiz Nicolini Website | GitHub | LinkedIn | Twitter
Samuel Calderon Serrano Website | GitHub | LinkedIn | Twitter, Leanna Zuñiga Montaño GitHub | LinkedIn | Twitter, Gelin Espinoza Prado GitHub | LinkedIn, Diego Sanchez Florez GitHub | LinkedIn | Twitter
Samuel Calderon Serrano Website | GitHub | LinkedIn | Twitter
Elio Campitelli Website, Paola Corrales Website, Marcos Angelini, Darío Rodriguez, Yanina Noemí Bellini Saibene Website
Franco Ivan Scarafia
N T Dominguez GitHub | LinkedIn, Zulma M Cucunubá GitHub | LinkedIn | Mastodon | Twitter, Ben Lambert GitHub | LinkedIn, Pierre Nouvellet Website | LinkedIn
Alba Martinez-Ruiz
Sebastián Lucas, Richard Detomasi GitHub | LinkedIn | Mastodon | Twitter
Santiago Nicotera LinkedIn, Richard Detomasi GitHub, Felipe Schnaiderman
Luciane Ferreira Alcoforado GitHub, João Paulo Martins dos Santos, Orlando Celso Longo, Ariel Levy
Aplicação do método do julgamento holístico e do método tradicional para a criação de matrizes paritárias no processo de análise hierárquica: uma análise comparativa com o uso do pacote AHPWR
Luciane Ferreira Alcoforado GitHub, Orlando Celso Longo, Ariel Levy
Camila Achuri
Martin Umpierrez Battaglino Website | LinkedIn, Ignacio Alvarez Castro Website, Nicolás Schmidt LinkedIn, Manuel Ibarra Website | LinkedIn
Freddy Hernández Barajas Website | GitHub, Olga Cecilia Úsuga Manco GitHub, Carmen Elena Patiño Rodríguez
Yanina Bellini Saibene Website, Elio Campitelli, Marcos Prunello, Mauro Lepore, Haydee Svab, Beatriz Milz, Carolina Pradier, César Luis Aybar, Paola Corrales
Hacia una estrategia de generación, procesamiento y democratización de los datos de la ciudad: la experiencia de formación al funcionariado en el Gobierno de Montevideo, Uruguay 2023.
Javier Lema LinkedIn
Una estrategia e-learning con perspectiva de género en ciencia de datos en salud pública para Latinoamérica
Zulma M. Cucunubá Website | GitHub | LinkedIn | Mastodon | Twitter, Laura Gómez-Bermeo GitHub | LinkedIn | Twitter
Yanina Bellini Saibene Website
Aprendizaje estadístico aplicado para potenciar la enseñanza de inglés en primaria: El caso de Ceibal en Inglés en Uruguay
Bruno Tancredi
Ignacio Lynch LinkedIn, Mauricio Garcia LinkedIn
Abstract - [Slides]((https://github.com/latinr/presentaciones-LatinR2023/blob/main/papers/slides/Swirlify_Carpentries_Course_pdf)
Natalia Labadie GitHub | LinkedIn | Mastodon | Twitter, Joaquín Ferreyra GitHub | LinkedIn | Twitter
Explorando la dificultad de los ítems en las pruebas de estudiantes de grado de Arquitectura: Un análisis en el contexto del curso PMEC
Stephanny Linares Website | LinkedIn, Marco Scavino Website | LinkedIn
Martín Pratto Burgos Website
Aproximación a la distribución funcional entre trabajadores. Un análisis a partir de técnicas multivariadas para el período 2006-2021 en Uruguay
Fabricio Machado GitHub | LinkedIn | Twitter
Utilización de R en la caracterización genética de líneas de trigo para desarrollar cultivares con alta adaptabilidad al ambiente
Ana McAlister LinkedIn, Paula Silva LinkedIn, Fernando Pereira, Richard García, Noelia Pérez, Monika Kavanová
Uso de R en la estimación de las tasas de pobreza comunal en Chile: Basado en un modelo de estimación de áreas pequeñas
Fabiola Aguilar Rojas GitHub | LinkedIn, Angela Arriagada Rivera LinkedIn | Twitter, Marcelo Rodriguez Gallardo, Alejandra Tapia Silva
Comparative Analysis of Machine Learning Models for Survival Analysis: Empirical Study and Performance Assessment
Diego Vallarino Website | LinkedIn
Alejandra Marroig Website | Twitter, Fernando Massa Website, Graciela Muniz Terrera Website
Uso de R para el análisis de un ensayo clínico por grupo escalano (“Stepped Wedge”) cuando se tiene un bajo número de grupos (clusters).
Luz Gibbons LinkedIn
¿Afirmaciones extraordinarias exigen evidencia extraordinaria? Reproducibilidad y datos abiertos en calidad de agua
Ignacio Alcántara GitHub | LinkedIn, Andrea Somma, Felipe García-Rodríguez
Luis D. Verde Arregoitia Website | GitHub | Twitter
Ariel Levy GitHub | LinkedIn, Beatriz Bertolino Oliver, Marcus Antonio Cardoso Ramalho Website | GitHub | LinkedIn | Twitter
Ariel Levy GitHub | LinkedIn, Luciane Ferreira Alcoforado GitHub | LinkedIn, Marcus Antonio Cardoso Ramalho Website | GitHub | LinkedIn | Twitter, Orlando Celso Longo
Modelos predictivos y selección de variables en el monitoreo de enfermedades agrícolas: un enfoque con R
Franco Suarez GitHub | LinkedIn, Juan Manuel Fiore GitHub
Paola Corrales Website | GitHub | Mastodon
Mauricio Pittamiglio GitHub
Santiago García Sánchez Website | GitHub | LinkedIn
Luís G. Silva e Silva Website | GitHub | LinkedIn | Twitter
Darío Padula GitHub, Leticia Debera
Noelia Catellana, Fernando Javier Argento, Diego Marfetan Molina
Francisco Zambrano Website | GitHub | LinkedIn | Twitter, Joshua Kunst Website | GitHub | LinkedIn
Oscar Montañés, Natalia da Silva Website | GitHub | Mastodon | Twitter
Una Shiny app para el mapeo de comunidades, organizaciones y eventos de ciencia abierta en América Latina
Patricia Loto GitHub | LinkedIn | Twitter, Jesica Formoso GitHub | LinkedIn | Twitter, Irene Vazano GitHub | LinkedIn
Valentina Cortés A. LinkedIn, Riva Quiroga Website | GitHub | LinkedIn | Mastodon | Twitter, Karlla Muñoz LinkedIn
Juan Pablo Ruiz Nicolini Website | GitHub | LinkedIn | Twitter, Juan Gabriel Juara, Elián Soutullo LinkedIn
Andrea Gomez Vargas GitHub, Maria Florencia Bathory LinkedIn, Juan Manuel Damiani LinkedIn, Barbara Estévez Leston LinkedIn, Jimena Fernández Moyano LinkedIn, Leandro Olivo
Gabriela Mathieu Website | GitHub | LinkedIn, Rodrigo Ceni, Elina Álvarez, Román Sugo
Desarrollo de modelos para predecir la ocurrencia de enfermedades en cultivos y su aplicación con R y Shiny
Juan Manuel Fiore GitHub, Franco Suarez
Jimena Padín GitHub, Natalia da Silva Website | GitHub | Mastodon | Twitter
Generación masiva de gráficos, pieza clave de una intervención comportamental para promover la asistencia escolar
Guillermina Suárez, Lucía Rosich, Dinorah De León, Camila Muniz, Irina Sánchez
Primera aproximación al efecto de Eprinomectina en materia fecal bovina sobre el desempeño reproductivo de Onthophagus hircus (Coleoptera: Scarabaeidae)
Vernadet Bianchinotti GitHub | LinkedIn | Twitter, Patricia González Vainer, Gonzalo Suárez GitHub | LinkedIn
This workshop provides an introduction to machine learning with R using the tidymodels framework, a collection of packages for modeling and machine learning using tidyverse principles. We will build, evaluate, and compare predictive models. Along the way, we’ll learn about key concepts in machine learning including overfitting and resampling. Learners will gain knowledge about good predictive modeling practices, as well as hands-on experience using tidymodels packages like parsnip, rsample, yardstick, and workflows.
Toby Dylan Hocking: Using and contributing to the data.table package for efficient big data analysis
data.table is one of the most efficient open-source in-memory data manipulation packages available today. First released to CRAN by Matt Dowle in 2006, it continues to grow in popularity, and now over 1400 other CRAN packages depend on data.table. This three hour tutorial will start with data reading from CSV, discuss basic and advanced data manipulation topics, and finally will end with a discussion about how you can contribute to data.table. In each part of the tutorial, you will be asked to solve a few exercises, to practice each new concept.
Dra. Dianne Cook: Creating data plots for effective decision-making using statistical inference with R
Review of making effective plots using ggplot2’s grammar of graphics:
- Organising your data to enable mapping variables to graphical elements,
- Common plot descriptions as scripts,
- Do’s and don’ts following cognitive perception principles.
Making decisions and inferential statements based on data plots
-
What is your plot testing? Determining the hypothesis based on the type of plot.
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Creating null samples to build lineups for comparison and testing.
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Conducting a lineup test using your friends to determine whether what you see is real or spurious, and to determine the best design for your plot.
En este tutorial se hará una introducción a Quarto, un sistema de publicación científica y técnica que permite crear contenido dinámico usando R, Python, Julia y Observable. Durante la sesión se abordarán los aspectos generales de su uso para crear reportes con R, con especial énfasis en el trabajo en formato HTML. Para ello, se mostrará paso a paso cómo crear un reporte reproducible, cómo parametrizar su contenido, cómo editar su apariencia y cómo publicarlo utilizando GitHub Pages y Netlify. Para poder seguir sin problema las actividades del tutorial, es necesario tener algún grado de experiencia con el operador "pipe" (en cualquiera de sus dos versiones: |> o |>), con las funciones principales del paquete dplyr (como filter, summarize y group_by) y con el paquete ggplot2 (por ejemplo, tener una idea general de qué hacen las funciones geom_* o saber cómo modificar la escala del eje "y" de un gráfico). Para quienes tengan interés en la publicación de un reporte utilizando el servicio GitHub Pages, es necesario tener al menos un manejo inicial de git (saber cómo hacer commits y enviar cambios a un repositorio personal)
Agustin Perez Santangelo, Oriol Senan y Federico Rivadeneira: Introducción a Shiny - Buenas prácticas en un entorno de producción
El tutorial consistirá en la introducción de conceptos básicos haciendo foco en las buenas prácticas de desarrollo. El mismo constará de tres partes:
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Estructura inicial y básica de un proyecto junto a las herramientas que podemos utilizar para asistirnos en esta tarea.
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Modularización y buenas prácticas de desarrollo haciendo hincapié en conceptos de desarrollo con ejemplos.
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Optimización y performance de una aplicación introduciendo paquetes y buenas prácticas.