ESTADÍSTICAS:

• 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.

• 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: «Introducción a las Redes Neuronales con R». (Presentación) (Código R/Excel/Markdown)
• Carlos Ortega: «Calidad del Aire de Madrid». (Presentación)
• Karel López: «Price Sensitivity Metr (PSM) in R. (Presentación)

(Nota: Tanto el video de «Calidad del Aire de Madrid» como el de «Price Sensitivity Meter» están incompletos debido a un problema con el móvil con el que se ha grabado. El video del MediaLab-Prado no presenta este 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:

• Jorge Ayuso: «SparkR – R sobre Spark» (Presentación/Material)
• Gonzalo Mateo, Paulino Tardáguila: «Paquetes con C++lase. Un crash course sobre Interfaces de C++ en R con Rcpp». (Presentación) (Paquete)

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

• Mariano Rico: «La Web de Datos desde R». (Presentación)
• Rafael Cobo, María Allanegui, Rafael Bermúdez Miguez: «Jugando con time series: de raw a app». (Presentación)
• Pedro Concejero: «Análisis de Supervivencia para rotación de clientes». (Intro Survival) (Survival Random Forest)

Video completo de MediaLab: