BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//jEvents 2.0 for Joomla//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
BEGIN:VEVENT
UID:192svs7r4eac5865iif3u73k4k@google.com
CATEGORIES:RTportal.ru
CREATED:20170606T092330
SUMMARY:#3 Moscow R Meetup
LOCATION:ул. Льва Толстого, д. 16, Третий подъезд, конференц-зал «Синий кит»
DESCRIPTION;ENCODING=QUOTED-PRINTABLE:<br/>#3 Moscow R Meetup<br/><br/>    Tell a friend Share <br/><br/>    Thur
 sday, April 27, 2017<br/><br/>    6:30 PM<br/>    Третий подъезд, конференц
 -зал «Синий кит»<br/><br/>    ул. Льва Толстого, д. 16, Moscow (map)<br/><b
 r/>    В московском офисе Яндекса пройдёт третья встреча сообщества rMoscow
 . В программе — три доклада и общение в неформальной обстановке.<br/><br/> 
    Мероприятие бесплатное, но на него необходимо зарегистрироваться. Для те
 х, кто не сможет прийти, будет организована онлайн-трансляция.<br/><br/>   
  Внимание!!! Участие бесплатное, но необходимо предварительно зарегистриров
 аться и получить приглашение: <br/>    <a href="https://events.yandex.ru/ev
 ents/ds/27-apr-2017/">https://events.yandex.ru/events/ds/27-apr-2017/</a><b
 r/><br/>    Регистрация только на meetup.com не засчитывается.<br/><br/>   
  Программа:<br/><br/>    1) Взвешенные показатели описательной статистики в
  R<br/><br/>    Где и когда на практике возникает необходимость использоват
 ь взвешенные (weighted) средние, с.к.о. и медианы вместо обычных показателе
 й. И, наоборот, где этого стоит избегать. Обсудим готовые решения в библиот
 еках R и подводные камни их использования. Также поговорим о математических
  основах создания собственных алгоритмов расчёта взвешенных показателей.<br
 /><br/>    Илья Сайтанов<br/><br/>    Изучал прикладную математику в МГТУ. 
 Около 10 лет занимается внедрением статистических методов, с акцентом на ме
 тоды непараметрической и робастной статистики. Старший аналитик исследовате
 льской компании DSM Group.<br/><br/>    2) Смешанные регрессионные модели в
  R<br/><br/>    Классические методы статистического вывода часто требуют сб
 алансированных по условиям независимых наблюдений. Однако на практике мы по
 стоянно сталкиваемся с разного рода зависимостями в данных: повторными изме
 рениями, кластеризацией наблюдений, несбалансированностью сравниваемых усло
 вий. Это может привести к ненадёжным выводам. Один из самых эффективных спо
 собов борьбы с такими неприятностями — регрессионные модели, учитывающие от
 дельно главные и случайные эффекты. Поговорим об одной из самых удачных реа
 лизаций этого метода — пакете lme4 для R.<br/><br/>    Иван Иванчей<br/><br
 />    Кандидат психологических наук. Научный сотрудник РАНХиГС и СПбГУ. Зан
 имается исследованиями в области когнитивной психологии и математического м
 оделирования психических процессов. Автор онлайн-курсов по статистике и ана
 лизу данных в R.<br/><br/>    3) Применение языка R в корпоративной среде<b
 r/><br/>    Чаще всего мы используем язык R для научных расчётов в универси
 тетах, для анализа данных на соревнованиях типа Kaggle и в стартапах data s
 cience. В докладе будет рассказано об опыте и особенностях применения R в к
 орпоративной среде.<br/><br/>    Максим Брегеда<br/><br/>    Окончил физфак
  МГУ, защитил степень кандидата экономических наук в Финакадемии. Последние
  пять лет внедряет философию data science в бизнесе. Сейчас занимается боль
 шими данными фармацевтического рынка России в компании AlphaRM.<br/><br/>  
   <a href="https://events.yandex.ru/events/ds/27-apr-2017/">https://events.
 yandex.ru/events/ds/27-apr-2017/</a><br/> This event was imported from: htt
 ps://rtportal.ru/index.php/kalendar-sobytij/eventdetail/683/-/3-moscow-r-me
 etup?tmpl=component
DTSTAMP:20260812T174935Z
DTSTART;TZID=Europe/Moscow:20170427T183000
DTEND;TZID=Europe/Moscow:20170427T210000
SEQUENCE:0
TRANSP:OPAQUE
END:VEVENT
END:VCALENDAR