Cosas terroríficas que pasan al trabajar con datos y cómo perderles el miedo
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¡Hola!
Este lunes 31 retomamos nuestras actividades con una charla y un serie de minitalleres acerca de cómo enfrentar situaciones del terror al trabajar con datos, o cómo abordar datos terroríficos usando R.
Partiremos la jornada con una charla invitada, que estará a cargo de Silvia Gutiérrez, de RLadies Ciudad de México. Silvia nos contará cómo los métodos más sofisticados y de moda no necesariamente son la mejor solución para resolver problemas de minería de texto, y cómo aprendió esto lidiando con los datos de la investigación doctoral que realiza en el grupo de Humanidades Computacionales de la Universidad de Leipzig.
A continuación, Alejandra Tapia, profesora del Departamento de Estadística UC, nos mostrará cómo aplicar modelos mixtos a un set de datos sobre arañas usando el paquete {broom.mixed}.
Luego, Sara Acevedo, investigadora doctoral del Laboratorio de Biofísica de Suelos UC, introducirá el paquete {janitor}, un amuleto protector contra los horrores que a veces nos encontramos al trabajar con archivos Excel.
En el siguiente minitaller, Riva Quiroga intentará exorcizar en vivo un archivo Excel con un formato terrorífico, pero muy habitual, para poder hacer accesibles datos terribles que de otro modo no podrían ser analizados.
Finalmente, Stephanie Orellana, Científica de Datos Espaciales, nos ayudará a perderle el miedo a la terminal y conocer sus poderes mágicos.
CÓDIGO DE CONDUCTA
Queremos que este sea un espacio de aprendizaje amable y seguro. Al inscribirte en este evento estás aceptando nuestro código de conducta: https://github.com/rladies/starter-kit/wiki/Code-of-Conduct#spanish
DATOS PRÁCTICOS
La actividad comenzará a las 15:00 horas de la zona horaria UTC-3. Puedes revisar a qué hora corresponde eso en tu zona en el siguiente enlace: https://everytimezone.com/s/c5531caa
El evento se realizará a través de la plataforma Zoom. El mismo lunes enviaremos a través de Meetup la contraseña para unirse a la sesión.
¡Nos vemos!
R-Ladies
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