La presentación se puede encontrar aquí.
Los datos de salud geoespaciales son esenciales para informar las políticas de salud pública. Estos datos pueden utilizarse para cuantificar la carga de enfermedades, comprender patrones geográficos y temporales, identificar factores de riesgo y medir desigualdades. En esta charla, describiré mi investigación que se centra en el desarrollo de métodos geoespaciales y aplicaciones de visualización interactivas para la vigilancia de la salud. Mostraré varios paquetes de R para manipular, modelizar y visualizar datos espaciales y para predecir el riesgo y guiar la implementación de intervenciones para la eliminación de enfermedades tropicales en varios países. También mostraré los paquetes de R epiflows para la predicción de la propagación de enfermedades por flujos de viajes, y SpatialEpiApp para el mapeo de enfermedades y la detección de clusters. Finalmente, describiré mis futuras líneas de investigación y cómo estas pueden contribuir a mejorar la salud de la población a nivel global.
La presentación se puede encontrar aquí.
El éxito de R depende de su comunidad. Históricamente, la popularidad de R (en Latinoamérica y el mundo) cambió mucho, y en relación a aspectos comunitarios. En esta charla, voy a argumentar que el crecimiento de R es alimentado por una cadena de favores; cada eslabón de la cadena representa el rol de un miembro de la comunidad de R. Voy a contar cómo encontré mi eslabón y, si aún no está claro, espero ayudarte a encontrar el tuyo.
La presentación se puede encontrar aquí
El Observatorio COVID-19 BR es un grupo independiente de investigadores de diversas instituciones que tiene el objetivo de analizar el estado de la pandemia de COVID-19 en Brasil y divulgar información actualizada y de calidad al público. El Observatorio cuenta con más de 40 investigadores de diversas áreas del conocimiento, y mantiene una comunicación cercana con diversos actores relevantes para el manejo de la pandemia, como gestores de salud pública, educadores y medios de comunicación, para subsidiar la toma de decisiones y divulgar información de manera precisa. Los grupos de trabajo dentro del Observatorio utilizan bases de datos públicas, repositorios de código abierto y flujos de trabajo automatizados para generar modelos matemáticos, simular diferentes escenarios e identificar tendencias de la pandemia en Brasil. La página del Observatorio es https://covid19br.github.io/ y la cuenta de twitter es https://twitter.com/obscovid19br.
Crear y dirigir un startup de tecnología es un desafío; más aún es hacerlo en una área emergente como la de los robots autónomos. Como fundador y CEO de InOrbit, una plataforma para operación de robots a escala, mi objetivo es utilizar datos para tomar mejores decisiones. Con un equipo pequeño, donde todos ponemos nuestro mejor esfuerzo para avanzar el producto y el negocio, es importante para mí poder ser autosuficiente y no depender de que algún ingeniero o científico de datos pueda tomarse el tiempo para contestar una pregunta. Se espera que alguien como yo con un MBA pueda utilizar Excel, y sin duda lo he usado intensamente para crear modelos financieros complejos. Pero a la hora de sumergirme más profundo en los datos operativos, la limitaciones de Excel se hicieron sentir. Así es que decidí aprender R y crear dashboards, reportes y notebooks. En esta charla, quiero compartir mi experiencia en el trayecto hacia el uso de R en la dirección de una empresa de robótica.