LinkedIn: anahí-guerrero
Como parte del primer evento del capítulo Aguascalientes en colaboración con Querétaro se impartió la conferencia Modelos estadísticos a cargo de Pamela Ibarra y el taller en R: regresión no lineal por parte de Gabriela de Jesús.
Ciencia de datos: Modelos estadísticos.
Nuestra compañera Pame que actualmente se desempeña como data scientist Jr. nos compartió una introducción a este mundo interdisciplinario llamado ciencia de datos, su núcleo principal. La forma en que las diferentes carreras se interrelacionan entre sí, tales como ciencias computacionales con matemáticas y estadística para formar machine learning
. Asimismo, nos explicó las diferentes etapas que se desarrollan en los modelos de predicción. Recalcó la importancia del rubro preparación y transformación de datos que más adelante nos permitirá realizar de una forma más óptica la exploración de datos y que determinará la técnica de modelado y las variables a tomar en cuenta.
Los dos modelados estadísticos de más uso son la regresión no lineal y la regresión polinomial. Dependiendo del conjunto de datos, es decir, si tiende a una línea recta o no, se toma la decisión de cual usar.
Taller en R: regresión no lineal
Como complemento de la conferencia, Gaby, nuestra líder del capítulo Aguascalientes, realizo un ejercicio de demostración usando el programa R studio, específicamente un ejemplo ilustrativo de una regresión no lineal. Nos enseñó desde pasos a seguir para la instalación de los softwares para R y Rstudio. una explicación breve de la diferencia de los dos y el por qué se requieren ambos hasta como graficar el resultado final.
Además de algunos consejos y tips, nos aclaró el uso de cada una de las ventas En R studio, como se muestra en la imagen de abajo:
Aunque el taller estaba enfocado a un nivel intermedio se vieron algunas funciones básicas como declarar variables y hacer uso de la aritmética básica. Y la explicación de que es una librería, instalación y su uso.
Una de las funciones fundamentales para graficar es la ggplot, nos podemos ayudar para reflejar de manera visual los datos y ver la relación que existe entre ellas. Y va de la mano con la función poly, que es la que nos ayudará a determinar la ecuación de segundo grado.
Gracias a que podemos analizar esta clase de información nos permite ayudar a mejorar la calidad del servicio, en áreas tales como en salud, educación, fraude cibernético, etc. Un claro ejemplo es como se ha aplicado las proyecciones durante la pandemia de COVID19, saber de antemano que habrá diferentes oleadas de contagios nos permitió prevenir casos.
Por último, se procedió a dar entrega de los reconocimientos a nuestras dos ponentes por su participación en este evento.
¡Muchas gracias a todos los que nos acompañaron en este evento!
Las ponencias completas se encuentran en el video de abajo para su consulta:
Mcoder.ai les hace la invitación a seguirnos en nuestras páginas sociales, para que puedan enterarse de más eventos que tenemos programados.
-Anahí Guerrero
