Conferencia

LatinR 2023

Fecha
18–20 de octubre de 2023
Lugar
Facultad de Ciencias Económicas y de Administración (FCEA), UdelaR — Av. Gonzalo Ramírez 1926; tutoriales en el Aulario del Área Social y ArtísticaMontevideo
Organiza
LatinR2 eventos · Ya no se junta

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Qué fue

LatinR, la Conferencia Latinoamericana sobre Uso de R en Investigación + Desarrollo, tuvo su primera edición presencial en Montevideo del 18 al 20 de octubre de 2023, en la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración (FCEA) de la Universidad de la República. Después de Buenos Aires (2018), Santiago de Chile (2019) y tres ediciones virtuales (2020–2022), la comunidad de R de América Latina volvió a encontrarse cara a cara. Las charlas fueron en español, portugués o inglés.

La coordinación general estuvo a cargo de Natalia da Silva (Instituto de Estadística de la FCEA y R-Ladies Montevideo), Riva Quiroga y Yanina Bellini Saibene. El miércoles 18 se dedicó a tutoriales en el Aulario del Área Social y Artística, frente a la facultad: machine learning con tidymodels (Hannah Frick y Max Kuhn), data.table (Toby Dylan Hocking), visualización e inferencia (Dianne Cook), reportes reproducibles con Quarto (Riva Quiroga) y buenas prácticas en Shiny. El 19 y el 20 hubo charlas en el Aula Magna y en los salones 6 a 9.

Las cuatro charlas plenarias fueron de Dianne Cook, Hannah Frick, Fabrizio Scrollini y Max Kuhn, y el repositorio de la edición reúne 69 trabajos contribuidos, en temas como desarrollo de paquetes, enseñanza, Shiny, datos abiertos, datos espaciales y reproducibilidad. Integrantes de R-Ladies de toda la región se sacaron una foto colectiva durante el encuentro.

Charlas

  1. How do we know what we don't know?

    Dianne Cook

  2. Cognition: Programming Edition!

    Hannah Frick

  3. El poder de lo abierto, ¿aún vigente?

    Fabrizio Scrollini

  4. Introduction to tidymodels

    Max Kuhn

  5. Tutorial: Introduction to Machine Learning with tidymodels

    Hannah Frick, Max Kuhn

  6. Tutorial: Using and contributing to the data.table package for efficient big data analysis

    Toby Dylan Hocking

  7. Tutorial: Creating data plots for effective decision-making using statistical inference with R

    Dianne Cook

  8. Tutorial: Creación de reportes reproducibles con Quarto

    Riva Quiroga

  9. Tutorial: Introducción a Shiny - Buenas prácticas en un entorno de producción

    Agustín Pérez Santangelo, Oriol Senan, Federico Rivadeneira