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29 Apr 2024 19:00 - 20:30
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datacraft –
3 Rue Rossini
75009 Paris, France
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MEET UP R-LADIES

datacraft est heureux d’accueillir le meet-up R-Ladies nous leur donnons la parole !

Nous sommes ravis de vous convier à notre prochain événement. Nous aurons le plaisir d’accueillir en personne María Paula Caldas et Julie Aubert, le 29 avril 2024 à partir de 19h dans les locaux de datacraft.

R-Ladies Paris est une communauté d’utilisateurs du langage de programmation R à Paris, faisant partie intégrante de R-Ladies Global, une initiative mondiale qui œuvre en faveur de l’égalité des genres au sein de la communauté des utilisateurs de R.

Notre mission principale consiste à soutenir et à accompagner les utilisateurs de R qui sont sous-représentés, tout en encouragant l’apprentissage et la collaboration au sein de notre réseau. Nous accueillons chaleureusement toute personne, qu’elle soit experte ou novice en programmation avec R. Nous vous invitons cordialement à nous rejoindre ! N’hésitez pas à vous inscrire à notre groupe sur Meetup pour être informés de nos prochaines activités : 🔗 https://www.meetup.com/fr-FR/rladies-paris/.

Nous sommes également ouverts à toute nouvelle collaboration. N’hésitez pas à nous contacter à l’adresse suivante : paris@rladies.org

Vous trouverez plus de détails sur nos intervenantes et leurs présentations ci-dessous.

Biographie :
María Paula Caldas est une data scientist à l’OCDE, où elle participe à des projets d’analyse des politiques publiques, de la recherche en économie, et à la production de statistiques internationales. Utilisatrice de R depuis presque 10 ans, elle s’intéresse dernièrement à l’analyse spatiale, au traitement des données avec Arrow, et à la création d’écosystèmes de paquets R pour faciliter le travail en équipe. Investie depuis plusieurs années dans la communauté R, María Paula co-anime actuellement le réseau d’utilisateurs de R/Python/Git de l’OCDE, et contribue (quand elle peut !) à des projets communautaires et open source tels que rOpenSci, R-Ladies, r4ds-es et RencontresR.

La première intervention : Création des packages dans R

Description de l’intervention :
Suis-je prête à créer mon propre paquet ? Quel est l’intérêt si je travaille en solo ? Comment puis-je partager mon paquet avec les autres ? Nous essaierons d’aborder ces questions ensemble, en partageant nos expériences pendant que nous créons, documentons, testons et partageons un paquet en moins de 30 minutes. Tous les niveaux sont les bienvenus !

Biographie :
Julie Aubert est ingénieure de recherche INRAE en statistiques dans l’équipe SOLsTIS de l’unité MIA Paris-Saclay. Elle travaille dans le domaine de la modélisation et l’apprentissage statistique appliqués aux sciences du vivant avec une spécialisation pour les données omiques en écologie microbienne. Dans ce contexte, elle collabore avec des chercheurs issus de domaines aussi variés que l’agro-écologie, la génétique des plantes ou des bovins, la gestion des risques en agriculture ou l’alimentation
et développe des packages R pour diffuser les méthodes proposées. Elle anime également le réseau StateOftheR du département MathNum (https://stateofther.netlify.app/).

Deuxième intervention :  Développement pratique des modèles d’apprentissage statistique avec {Tidymodels}

Description de l’intervention :
Tidymodels regroupe un ensemble de packages R facilitant l’utilisation de méthodes d’apprentissage statistique (telles que les forêts aléatoires, les modèles linéaires …) dans un cadre unifié et “tidy”. Dans cette présentation, nous verrons comment utiliser ces packages pour prétraiter les données, construire, entraîner et évaluer un modèle, optimiser des hyperparamètres et tout ce qu’il est important de savoir pour mener de bout en bout un projet d’apprentissage statistique supervisé.

Cet événement est ouvert à toutes et à tous ! Assurez-vous de réserver votre place dès aujourd’hui. Nous avons hâte de vous voir le 29 avril à Paris ! 🤩

Lien zoom pour s’inscrire : https://us06web.zoom.us/meeting/register/tZEtceCtqz8iHtN-5jDI7Hwi5tUqdKbyPc7u#/registration

 

 

 

 

 

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