Palestras convidadas
Nesta sétima edição, contaremos com a presença de palestrantes proeminentes no campo da programação com R, com experiência tanto na academia quanto na indústria, comprometidos com a colaboração e a promoção da ciência, dados e software abertos.
Palestrantes
Julia Silge é uma cientista de dados e gerente de engenharia na Posit PBC (anteriormente RStudio), onde trabalha em ferramentas de modelagem de código aberto e MLOps. Ela é construtora de ferramentas, autora, palestrante em conferências internacionais e praticante do mundo real, focando em análise de dados e aprendizado de máquina. Julia adora análise de texto, criar gráficos bonitos e comunicar tópicos técnicos para públicos diversos. Você pode encontrá-la online em seu blog e canal do YouTube.
Will Landau é um estatístico e desenvolvedor de software na indústria. Ele é especializado nos aspectos computacionais da estatística bayesiana e na pesquisa reprodutível, além de ser o criador e mantenedor dos pacotes de R targets e crew.
Palestras
Julia Silge: What is “production” anyway? MLOps for the curious
While data scientists are often taught about training a machine learning model, building an MLOps strategy to deploy and maintain that model can be daunting. You may have even heard that R is not appropriate for production use. In this talk, learn what the practice of machine learning operations (MLOps) is, what principles can be used to create a practical MLOps strategy, what people mean when they say “production”, and what kinds of tasks and components are involved. See how to get started with vetiver, a framework for MLOps tasks in R (and Python) that provides fluent tooling to version, deploy, and monitor your models. This talk will help practitioners who are already deploying models, but this is also useful knowledge for data science practitioners earlier in their MLOps journey; decisions made along the way can make the difference between resilient models that are easier to maintain and disappointing or misleading models.