55 - Reunión Grupo de R: Miércoles 14 de noviembre de 2018

mer. 14 novembre à 19:00

Fuseau horaire : Paris (GMT+01:00)

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Jorge Cimentada y Jorge Lopez: "Opendataes - Acceder de forma sencilla a los datos abiertos del Gobierno de España". Con el crecimiento exponencial de datos públicos en Europa, el gobierno español ha publicado gran parte de sus datos de forma pública en una API unificada en la página https://datos.gob.es/ . Hasta ahora, esta API agrega cerca de 19,000 ficheros de datos incluyendo temas como medioambiente, economía, demografía y educación entre otros muchos. El paquete opendataes utiliza la API de datos.gob.es de una manera que no requiere saber absolutamente nada su funcionalidad. En primer lugar, opendataes te permite navegar los datos disponibles de la API directamente desde R con un mínimo esfuerzo. Después de encontrar los datos que se quieren obtener, solo se pasa la identificación de estos datos y el paquete se encarga de descargarlos a R en los formatos más sencillos de leer. opendataes es un paquete que puede ofrecer muchas facilidades pero también tiene limitaciones importantes. Únete a nosotros en esta charla para explorar como funciona el paquete y como puedes ayudar a mejorarlo! https://cimentadaj.github.io/ David Villaverde: ¿Por qué el 20% de los pacientes no asisten a su cita médica? Bajo el título “Medical Appointment No Shows” ( https://www.kaggle.com/joniarroba/noshowappointments ) encontramos un dataset con más de[masked] registros de citas médicas concertadas en la ciudad de Vitoria (Espirito Santo, Brasil) y que arroja resultados sorprendentes al existir tasas de no asistencia, por parte de los pacientes, superiores al 20%. Esta situación implica una infrautilización de los recursos sanitarios (según el dueño del fichero con pérdidas cercanas a los 20M$ anuales para la ciudad), por lo que tener la capacidad de predecir qué usuarios tienen alto riesgo de no comparecer a una cita podría suponer una importante mejora para destinar los escasos recursos (humanos y económicos) hacia la prestación de un servicio provechoso y de calidad. Éste ha sido el punto de partida para la elaboración de uno de los Trabajos Fin de Máster (TFM) en Big Data & Business Analytics impartido por la UNED durante el curso 2017/2018 y que tenía como objetivo desarrollar y poner en práctica un proceso de principio a fin de tratamiento, análisis y predicción utilizando R como lenguaje y herramienta de trabajo. En ésta charla se compartirá el enfoque metodológico seguido, la estructura y contenido del dataset, los tratamientos de cálculo, conversión y enriquecimiento de la información disponible, el análisis descriptivo y estadístico realizado (distribución, correlación, clusterización, etc.), los modelos predictivos utilizados, la comparación de los resultados obtenidos y las principales conclusiones y lecciones aprendidas durante el desarrollo del mencionado Trabajo Fin de Master. Gracias,

Carlos.

Source: https://www.meetup.com/fr-FR/Grupo-de-Usuarios-de-R-de-Madrid/events/256121363/


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