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

• José Luis Cañadas: “Introducción a sparklyr. Como usar Spark desde R“. (Presentación)
• Luis F. Chiroque: “Ganando la I-COM Data-Science Hackathon 2016“. (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:

• Manuel Pérez: “Análisis con herramientas R de la página Meetup del Grupo de R de Madrid” (Presentación)
• Francisco Rodríguez: “Introducción a los SVM con R“. (Presentación) (Código)

En colaboración con Microsoft participamos el sábado 24 de septiembre en el evento SQLSaturday de Madrid.

La presentación que se acordó en agosto, consistió en una exposición más detallada de cómo aplicar conceptos de Machine Learning sobre datos de una competición de datos. También se exploró  cuál puede ser el futuro del “Data Scientist” considerando los grandes avances en la automatización que se están produciendo en la generación y evaluación de modelos estadísticos.

• Carlos Ortega: “Machine LeaRning for Data Competitions and the future of the Data Scientist”.(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:

• Juan Carlos Rodríguez: “Novedades y Características de Microsoft Azure Machine Learning y R Server””. (Presentación).
• Carlos Ortega: “Bombas (de agua), caret, R y otros animales  (Reloaded)”.(Presentación)
• Manuel Pérez: “Análisis sobre las opiniones del Grupo de R de Madrid”

(Nota: La presentación de Manuel no pudo hacerse. Tuvimos problemas con el proyector y nos quedamos sin tiempo).

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

• David Santolaria: “Solución Web de R sobre OPENCPU”. (Presentación)
• Santiago Mota: “Introducción a la plataforma Kaggle”. (Presentación)
• Manuel Pérez: “Modelos Lineales para procesar encuestas de satisfacción”. (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:

• Iñaki Úcar: “Presentación del paquete simmer“. (Presentación)
• Luz Frías: “Presentación del paquete caRtociudad“. (Presentación)
• Joaquín Panadero: “TiddlyWikiR es un paquete para la generación de informes no lineales”. (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:

• Pedro Concejero: “Análisis de datos de accidentes de tráfico – DGT“. (Presentación)
• Miguel Ángel Gómez: “Análisis de Sentimiento – Aplicación a noticias Financieras”. (Presentación) (Código)
• Carlos J. Gil Bellosta: “Posibilidades de interacción entre R y Python a través del  nuevo paquete feather”. (Presentación)

Nota: Hemos tenido un problema con la calidad de la grabación de los videos. Como la calidad del sonido es buena, hemos decidido subir los videos. Con el sonido y las presentaciones se pueden seguir las presentaciones a pesar de esta dificultad. Gracias y disculpas por el problema.

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

• Iñaki Úcar: “Análisis utilizando R y Python”. (Presentación)
• Siro Moreno: “Introducción a los algoritmos genéticos” (Python). (Presentación)
• Carlos Ortega: “Bombas (de agua), R, caret y otros animales” (R). (Presentación)
• Kiko: “Teoría de valores extremos” (Python). (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:

• Gabriel Antonio Valverde Castilla: “Introducción al Deep Learning”
• Carlos J. Gil Bellosta: “Modelos Estadísticos usando rstan (Interfaz R a Stan)” (Presentación y Código)
• Manuel Pérez: “Una aplicación de Artificial Bee Colony a procesos CRM” (Presentación)

Nota: Por un problema de última hora, Gabriel no ha podido asistir a la reunión pero nos pasará el material que había preparado.