#3 Moscow R Meetup

Tell a friend Share

Thursday, April 27, 2017

6:30 PM
Третий подъезд, конференц-зал «Синий кит»

ул. Льва Толстого, д. 16, Moscow (map)

В московском офисе Яндекса пройдёт третья встреча сообщества rMoscow. В программе — три доклада и общение в неформальной обстановке.

Мероприятие бесплатное, но на него необходимо зарегистрироваться. Для тех, кто не сможет прийти, будет организована онлайн-трансляция.

Внимание!!! Участие бесплатное, но необходимо предварительно зарегистрироваться и получить приглашение:
https://events.yandex.ru/events/ds/27-apr-2017/

Регистрация только на meetup.com не засчитывается.

Программа:

1) Взвешенные показатели описательной статистики в R

Где и когда на практике возникает необходимость использовать взвешенные (weighted) средние, с.к.о. и медианы вместо обычных показателей. И, наоборот, где этого стоит избегать. Обсудим готовые решения в библиотеках R и подводные камни их использования. Также поговорим о математических основах создания собственных алгоритмов расчёта взвешенных показателей.

Илья Сайтанов

Изучал прикладную математику в МГТУ. Около 10 лет занимается внедрением статистических методов, с акцентом на методы непараметрической и робастной статистики. Старший аналитик исследовательской компании DSM Group.

2) Смешанные регрессионные модели в R

Классические методы статистического вывода часто требуют сбалансированных по условиям независимых наблюдений. Однако на практике мы постоянно сталкиваемся с разного рода зависимостями в данных: повторными измерениями, кластеризацией наблюдений, несбалансированностью сравниваемых условий. Это может привести к ненадёжным выводам. Один из самых эффективных способов борьбы с такими неприятностями — регрессионные модели, учитывающие отдельно главные и случайные эффекты. Поговорим об одной из самых удачных реализаций этого метода — пакете lme4 для R.

Иван Иванчей

Кандидат психологических наук. Научный сотрудник РАНХиГС и СПбГУ. Занимается исследованиями в области когнитивной психологии и математического моделирования психических процессов. Автор онлайн-курсов по статистике и анализу данных в R.

3) Применение языка R в корпоративной среде

Чаще всего мы используем язык R для научных расчётов в университетах, для анализа данных на соревнованиях типа Kaggle и в стартапах data science. В докладе будет рассказано об опыте и особенностях применения R в корпоративной среде.

Максим Брегеда

Окончил физфак МГУ, защитил степень кандидата экономических наук в Финакадемии. Последние пять лет внедряет философию data science в бизнесе. Сейчас занимается большими данными фармацевтического рынка России в компании AlphaRM.

https://events.yandex.ru/events/ds/27-apr-2017/