Archivo Autor: cortega

• Lugar: The Cube – Rufino González 25 – 28037 Madrid
• Cómo llegar
• Hora: 7:00pm – 8:30pm
• Introducción a la sesión y presentación de patrocinadores (5 minutos)
• Presentaciones:

PRESENTACIÓN CONJUNTA CON «MACHINE LEARNING SPAIN»

Santiago Mota

Carlos Ortega

• • • Carlos Ortega: «Deep LeaRning for Cancer Immunotherapy»
    • Santiago Mota: «Machine Learning Automatizado» (Presentación) (Código)

• Lugar: The Cube – Rufino González 25 – 28037 Madrid
• Cómo llegar
• Hora: 7:00pm – 8:30pm
• Introducción a la sesión y presentación de patrocinadores (5 minutos)
• Presentaciones:

• • Francisco Rodriguez : «Análisis NLP de textos en esperanto».
  • Carlos Ortega: «Deep LeaRning for Cancer Immunotherapy»

• Lugar: The Cube – Rufino González 25 – 28037 Madrid
• Cómo llegar
• Hora: 7:00pm – 8:30pm
• Introducción a la sesión y presentación de patrocinadores (5 minutos)
• Presentaciones:

• • José Manuel Ropero Tagua: «Cómo mejorar el proceso de cocción de aceitunas con el análisis de imágenes.».
  • Francisco Requena: . «HealthPlot – Analizando la salud con openData»

• Lugar: The Cube – Rufino González 25 – 28037 Madrid
• Cómo llegar
• Hora: 7:00pm – 8:30pm
• Introducción a la sesión y presentación de patrocinadores (5 minutos)
• Presentaciones:

• • Juan Carlos Luque: «¿Puede la prensa deportiva servir para predecir el resultado de la jornada (de fútbol)?.». (Presentación)
  • Miguel Ángel Gómez Ortega: . «Cómo utilizar R para el análisis de partidas de Ajedrez»

• Lugar: The Cube – Rufino González 25 – 28037 Madrid
• Cómo llegar
• Hora: 7:00pm – 8:30pm
• Introducción a la sesión y presentación de patrocinadores (5 minutos)
• Presentaciones:

• • José Manuel Vera: «Entornos Analíticos en Docker. Ejemplo con R.«. (Presentación)
  • Rodrigo Marcos: . «Un entorno para generar modelos con Shiny«

• Lugar: MediaLab Prado – C/Alameda 15.
• Cómo llegar
• Hora: 7:00pm – 8:30pm
• Introducción a la sesión y presentación de patrocinadores (5 minutos)
• Presentaciones:

• • Francisco Rodriguez: «R – Shiny aplicado a la Detección y Predicción de la Criminalidad en Nueva York«. (Presentación).
  • Manuel Mendoza: . «LikelyCloud: Un paquete de R para la identificación de patrones en espacios multidimensionales«

• Lugar: MediaLab Prado – C/Alameda 15.
• Cómo llegar
• Hora: 7:00pm – 8:30pm
• Introducción a la sesión y presentación de patrocinadores (5 minutos)
• Presentaciones:

• • Paula López: «Cómo hacer una presentación con R/RStudio«. (Presentación)
  • Iñaki Úcar. «Tratamiento de eRRoRes con el paquete eRRoRs» (Presentación)

(ATENCIÓN: Los videos en este momento tienen una calidad de sonido muy pobre. Estamos en proceso de mejorarlos).

• Lugar: MediaLab Prado – C/Alameda 15.
• Cómo llegar
• Hora: 7:00pm – 8:30pm
• Introducción a la sesión y presentación de patrocinadores (5 minutos)
• Presentaciones:

• • Jorge Ayuso: «HTMLWIDGETS el principio del fin de ggplot«. (Presentación)
  • Juan Luis Cano. «DASK, computación distribuida en Python a la Spark». (Presentación)

• Lugar: MediaLab Prado – C/Alameda 15.
• Cómo llegar
• Hora: 7:00pm – 8:30pm
• Introducción a la sesión y presentación de patrocinadores (5 minutos)
• Presentaciones:

• Mauricio Beltrán Pascual: «DataMining con RWeka«. (Presentación_1) (Presentación_2) (Código)
• Paulino Tardáguila: «Data Science y Energía: Cómo (casi) gané un concurso de BigData«. (Presentación)
• Claudia Guirao – Fran Diego (Kernel Analytics): «R para saber si vas a venir – Una aproximación a la predicción de cancelaciones en el sector hotelero con R«. (Presentación)