Charlas

Primera entrada del nuevo curso. Que lo es para recordaros que las XI Jornadas de Usuarios de R están en marcha.

Y que buscan asistentes y ponentes. Así que, ¿nos veremos por allá?

La anticonferencia me ronda la cabeza.

No es una conferencia, (de ahí el prefijo), aunque se parezca a ella en lo de reunir a un grupillo de gente interesada en un asunto.

No es un jacatón. Los jacatones están, sobre el papel, bien; pero demasiado a menudo su producto se queda ahí, tiene poca (o nula) trayectoria o impacto. ¿Me dejáis que diga que son mayormente intranscendentes?

Pero creo que los de rOpenSci dieron en el clavo con su Unconference. Es una reunión similar a un jacatón, pero con un objetivo claro: desarrollar paquetes y extender el universo de herramientas de rOpenSci.

Tuve ocasión el pasado jueves, en Barcelona y gracias a la invitación de KSchool, de lo que llamo el stack analítico. Es decir, de aquellas herramientas tecnológicas necesarias para poder hacer ciencia de datos hoy en día.

Las diapositivas de la charla están aquí.

El tema es viejo pero no por ello menos urgente: existen herramientas (y, desgraciadamente, me he visto a incluir el saber leer documentación técnica en inglés) cuyo conocimiento es imperativo para poder trabajar de manera efectiva en ciencia de datos. Incluidos están sistemas operativos (dencentes), editores de texto (decentes) e IDEs y, como poco, un lenguaje de programación.

El día 11 (ISO: 2017-05-11) hablo en Barcelona.

El título, Si yo fuese rey, todo el mundo sabría programar: R para el profesional de los datos del s. XXI.

En el enlace anterior, más datos sobre el lugar y las circunstancias.

El anuncio de la charla es este y las diapositivas de lo que titulé ¿Son suficientes los datos abiertos? están disponibles aquí.

Como viene siendo tradicional (más que original) en mis charlas, las diapositivas consisten esencialmente en fotos. Así que son de poca utilidad sin el texto que no las acompaña. Igual saco rato la semana que entra y lo resumo por aquí.

Es el 16 de marzo (de 2017), es decir, el jueves que viene y estaré muy bien acompañado, como puede comprobarse en el programa.

Aunque aún no indique ahí de qué hablaré, tengo la presentación hecha a falta, únicamente del título. Adelanto únicamente que el contenido está muy condicionado por lo que rematará la reunión, una mesa redonda sobre los datos abiertos en Madrid.

He colgado las diapositivas de Antikaggle: contra la homeopatía de datos. Sobre todo, para que aquellos que aún conserven la pasión por saber más puedan visitar los enlaces que recopilé y que figuran en ella.

El vídeo, se dice, aparecerá pronto. Sin él, las diapositivas, puro soporte visual, quedan huérfanas.

Tema, tono y contenid son premeditadamente polémicos; las consecuencias, previsibles. Fe de ello dan los comentarios de los asistentes.

La impartiré el día 2017-02-10 en el Campus de Google dentro del Machine Learning Spain Meetup y la he resumido así:

Kaggle es una plataforma fantástica. Lo sabemos y nos lo han hecho saber innumerables veces. Esta charla es, sin embargo, una revisión crítica sobre lo que puede enseñar y lo que no; sobre el valor que aporta (entre otros, a los participantes) y el que no y sobre, finalmente, la ciencia de datos y una degeneración suya que ha encontrado en Kaggle otra vía de propagación y que he dado en llamar homeopatía de datos.

Por si alguien quiere acudir. Los datos, programa, etc., están aquí.

Quienes sigan estas páginas ya saben todo lo que voy a contar. Pero como no estaré solo en el cartel…

El jueves 16 de mayo hablaré en el Grupo de Interés Local de Madrid de R sobre lematizadores probabilísticos.

Hablaré sobre el proceso de lematizacion y trataré de mostrar su importancia dentro del mundo del llamado procesamiento del lenguaje natural (NLP). La lematización es un proceso humilde dentro del NLP del que apenas nadie habla: su ejercicio solo ha hecho famoso a Martin Porter. Lo eclipsan otras aplicaciones más vistosas, como el siempre sobrevalorado análisis del sentimiento. Sin embargo, es una pieza fundamental que subyace (o debería subyacer) en cualquier aplicación seria que analice textos.