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R : Shiny, RMarkdown et text mining

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Epitech Strasbourg

4 Rue du Dôme · Strasbourg

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Détails

L'objectif est de permettre aux utilisateurs de R (https://www.r-project.org/) dans la région de Strasbourg d'échanger sur leurs pratiques.

Trois présentations de 20 minutes (10 minutes de speech et 10 minutes de questions-réponses) :

1 - Comment utiliser la parcimonie en text-mining dans R - Thibaut Lombard

Dans ce talk nous découvrirons la fonctionnalité removeSparseTerms , son rôle, ses utilisations, ses définitions.

Thibaut LOMBARD est un développeur web / mobile, avec un esprit start-up Agile, professeur de mathématiques dans le secondaire et passionné des nouvelles technologies.

2 - Introduction to Shiny - Hernán G. Resnizky

This talk will cover some introductory concepts underlying the creation of Web Applications with R and Shiny, such as reactivity, UI and server. In addition, it will show the advantages and conceptual differences with traditional BI tools

Hernán G. Resnizky is a data scientist who is actually working as a freelance consultant. He has worked for national and international clients from diverse industries in different domains related to data handling and analysis, with a special emphasis in Data Visualization. As such, he has worked for top-level organizations, such as the World Bank, the Ministry of Education, among many others.

3 - Analyse reproductible avec R - Joris Muller

L'analyse reproductible des données rend possible de produire à partir de données brutes un rapport d'analyse simplement en lançant une suite de scripts. Ceci permet aux analyses d'être mieux comprises, vérifiées et réitérées. Nous décrirons une boite à outils simple et pragmatique permettant de réaliser des analyses reproductibles (rmarkdown, knitr, git, organisation des scripts) et nous évoquerons des outils plus pointus dans le domaine (packrat, packages, machine virtuelle...). L'accent sera mis sur l'échange d'expérience, car il n'existe pas à ce jour de méthode de référence.

Joris Muller est médecin épidémiologiste, passionné par la réutilisation des données de santé.