Category: Polish

MI^2 Data Talks

Z początkiem semestru ruszamy z nowym seminarium badawczym w DataLabie. Seminarium skierowane jest do osób zainteresowanych pracą badawczą w obszarze tworzenia narzędzi (metodologii i softu) do modelowania statystycznego. Na zmianę będziemy mieć referaty o: * jak tworzyć dobre oprogramowanie statystyczne (GiHub, Travis, Continuous Integration, Czysty Kod), * jak komunikować wyniki swoich badań (przygotowanie prezentacji, artykułu, … Czytaj dalej MI^2 Data Talks

Co się działo na hakatonie Urban Sensors?

Hakaton Urban Sensors odbył się 26 września, dzień przed konferencją WhyR? Poniżej opiszę z jakimi danymi walczyliśmy i co ciekawego udało się zrobić. Dane Podczas tej jednodniowej imprezy pracowaliśmy z miejskimi danymi pochodzącymi z projektu VaVeL. Dokładniej z trzema źródłami danych: Danymi online o położeniu autobusów i tramwajów w Warszawie. Poprzez interface REST pobieraliśmy szczegółową … Czytaj dalej Co się działo na hakatonie Urban Sensors?

Wizualna eksploracja modeli statystycznych @ MI2DataLab

W poprzednim tygodniu mieliśmy kolejne dwie obrony świetnych prac magisterskich zrealizowanych w MI2DataLab. Obie prace związane były z budową ciekawego narzędzia do eksploracji i wizualizacji modeli statystycznych. W obu przypadkach udało się zbudowac użyteczny pakiet do eksploracji modeli określonego typu. Agnieszka Sitko obroniła pracę ,,Merge and Select: Visualization of a likelihood based k-sample adaptive fusing … Czytaj dalej Wizualna eksploracja modeli statystycznych @ MI2DataLab

Rytm miasta, czyli z jakimi danymi będziemy pracować na Urban Sensors hakaton

Już we wtorek rozpocznie się Urban Sensors, czyli jednodniowy hakaton oparty o miejskie dane z nowej platformy VaVeL. Poza położeniami autobusów i tramwajów, jedno ze źródeł danych dostępnych dla hakujących, to informacja o liczbie notyfikacji od telefonów komórkowych ze stacjami bazowymi. datetime,zoneid,intensity,geom4326,geom3857 2017-09-04 00:00:00,1,0.02072913149322,”MULTIPOLYGON(((20.9832771275726 52.259601516439,20.9876244827842 52.259569327517,20.9876244827865 52.259569327511,20.9875959970902 … 2017-09-04 01:00:00,1,0.0135282957291873,”MULTIPOLYGON(((20.9832771275726 52.259601516439,20.9876244827842 52.259569327517,20.9876244827865 52.259569327511,20.9875959970902 … 2017-09-04 … Czytaj dalej Rytm miasta, czyli z jakimi danymi będziemy pracować na Urban Sensors hakaton

Urban Sensors – hakuj dane o komunikacji w Warszawie

Urban Sensors to jednodniowy hakaton nad danymi miejskimi, który odbędzie się w Warszawie 26 września na wydziale MiNI Politechniki Warszawskiej (Koszykowa 75) – dzień przed konferencją WhyR. Położenie online każdego tramwaju i autobusu Kręcą Cię miejskie dane? Ten Hakaton to unikalna okazja pracy na dużych danych miejskich (więcej poniżej) wspólnie z pracownikami Urzędu Miasta Warszawa, … Czytaj dalej Urban Sensors – hakuj dane o komunikacji w Warszawie

Prezentacje publiczne

Czy zdarza Ci się prezentować na publicznym forum wyniki swoich badań/analiz? Jeżeli tak, to ten wpis może Cię zainteresować. Miesiąc temu, na konferencji UseR2017 miałem referat dotyczący wizualizacji modeli uczenia maszynowego. Temat spotkał się ze sporym zainteresowaniem, na tę 15 minutową prelekcję zapisało się ponad 500 osób. Jak się do takiej prezentacji przygotować? Poniżej podzielę … Czytaj dalej Prezentacje publiczne

Co widać w lesie losowym?

Miesiąc temu ruszył MI2DataLab, kuźnia/warsztat z narzędziami do analizy danych. Dzisiaj mieliśmy pierwszą, po oficjalnym otwarciu, obronę pracy magisterskiej w grupie MI2. Aleksandra Paluszyńska z MIM UW obroniła pracę Structure mining and knowledge extraction from random forest with applications to The Cancer Genome Atlas. W pracy opisała metodologię stojącą za opracowanym przez nią pakietem randomForestExplainer. Pakiet … Czytaj dalej Co widać w lesie losowym?

Z pamiętnika nauczyciela akademickiego… Trening data scienistów a skoki o tyczce

Zakończyłem niedawno trwający pół roku eksperyment dydaktyczny dotyczący sposobu oceniania w nauczaniu data scientistów/stosowanych statystyków. Dziedzina zobowiązuje. Prowadząc zajęcia trzeba eksperymentować w poszukiwaniu lepszych rozwiązań, zbierać dane i na ich podstawie planować zmiany. Czy oceny są ważne? Czy w nauczaniu jakiegoś przedmiotu ważne są kryteria oceny? To dosyć ciekawa kwestia. Gdy prowadzę szkolenia poza uczelnią, … Czytaj dalej Z pamiętnika nauczyciela akademickiego… Trening data scienistów a skoki o tyczce