El seguir buenas prácticas de programación en R y alinearnos a una metodología de trabajo (SCRUM) nos han permitido mantener modelos estadísticos y comunicar resultados a clientes en un esquema automatizado y robusto. Además, esto posibilita actuar con rapidez en la resolución de bugs en producción y así minimizar errores que se traducen en tiempo y posibles pérdidas económicas. Esto permite mantener múltiples análisis y actualizarlos de forma automatizada.
Como parte de esta plática mostraremos la creación de un paquete en R con los elementos y estructura necesarios para ser puesto en producción.
Acerca de las ponentes:
Nancy Morales Landa Senior Analytics Developer en el equipo de Product Development en Kantar. Licenciada en Actuaría por la Facultad de Ciencias de la UNAM. Ha trabajado en Investigación de Mercados por más de 4 años desde un enfoque estadístico y de ciencia de datos. La implementación de sus análisis ha sido mayoritariamente en R. Entre sus intereses principales está la automatización de procesos, código abierto y ambientes de producción. Actualmente está cursando el Diplomado en Data Science and ML applied to Financial Markets en el ITAM.
Mariana Carmona Baez Part time Senior Analytics Developer en el equipo de Product Development en Kantar. Maestra en Ciencia de Datos y licenciada en Matemáticas Aplicadas, ambos por el ITAM. Cuenta con 7 años de experiencia en Investigación de Mercados. Trabaja principalmente en R y Stan. Forma parte del comité organizador de R-Ladies Ciudad de México. Sus intereses principales son estadística Bayesiana y fomentar la diversidad de género en los lenguajes de programación. Actualmente se encuentra estudiando el doctorado en Quantitative Life Sciences en McGill University.
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