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Tutoriales para desarrolladores

12 tutoriales para desarrolladores
3 a la vez, uno al lado del otro
90 minutos de duración, 30 minutos de descanso entre

Cronograma

8:30 - 10:00	Uso de JSL para desarrollar aplicaciones robustas y eficientes Joseph Morgan	Selección de variables simplificada con la plataforma de regresión generalizada en JMP® Pro chris gotwalt	Análisis de confiabilidad usando JMP 13 Peng LiuLeo Wright
10:30 - 12:00	Gestión de todos sus datos con Query Builder en JMP® 13 eric colina	Ajuste de Diseños de Cribado Definitivo (DSDs), aprovechando su estructura Ryan Lekivetz	Explotación del editor de fórmulas en JMP 13 Mike MuhladaErnest Pasour
1:00 - 2:30	Creación de visualizaciones efectivas con Graph Builder xan gregg	Las estrategias y técnicas de modelado esenciales de JMP Pro Made Easy chris gotwalt	Mejora integrada de procesos utilizando las herramientas de calidad de segunda generación en JMP® laura lancaster
3:00 - 4:30	Creación de paneles y aplicaciones Dan Schikore	Sharing the Ultimate Boon: un viaje desde el modelado hasta la puntuación Nascif Abousalh-Neto, Mia Stephens, Julian Parris	Estudios de casos en visualización de datos para análisis Richard Zink y Kelci Miclaus

Uso de JSL para desarrollar aplicaciones robustas y eficientes
Martes, 17 de octubre, 8:30 – 10:00 am
Joseph Morgan, desarrollador estadístico de investigación sénior de JMP, SAS
Este tutorial se centrará en las construcciones JSL que pueden resultar invaluables al desarrollar aplicaciones eficientes, sólidas y listas para producción. Estos incluyen funciones de manejo de expresiones, soporte xpath, espacios de nombres y otros. Las ideas se ilustrarán con ejemplos que el instructor ha recopilado durante los últimos 10 años mientras trabajaba con una amplia muestra representativa de usuarios de JSL.

Selección de variables simplificada con la plataforma de regresión generalizada en JMP® Pro
Martes, 17 de octubre, 8:30 – 10:00 am
Chris Gotwalt, JMP Director de Investigación y Desarrollo Estadístico, SAS
La selección de variables es el proceso de seleccionar un subconjunto de variables o predictores relevantes para usar en el modelado de la respuesta. Es una tarea crucial que produce modelos más simples que se generalizan mejor a nuevos datos, pero no tiene por qué ser un proceso difícil. La plataforma de regresión generalizada ("Genreg") de JMP Pro le permite realizar una selección de variables de forma rápida, fácil e interactiva en una variedad de configuraciones (incluidos mínimos cuadrados, logística y regresión de Poisson). Revisaremos las técnicas de selección de variables disponibles en Genreg (selección directa, Lasso y más) y luego veremos cómo la plataforma hace que estas técnicas sean fáciles de emplear. Los ejemplos van desde experimentos diseñados hasta modelos predictivos.

Análisis de confiabilidad utilizando JMP® 13
Martes, 17 de octubre, 8:30 – 10:00 am
Peng Liu, desarrollador estadístico de investigación principal de JMP, SAS
Leo Wright, gerente principal de productos de JMP, SAS

El conjunto de herramientas de vanguardia en JMP para estudiar la confiabilidad está diseñado para permitir que las organizaciones proporcionen productos superiores, un requisito para el éxito en el campo actual de productos y servicios complejos. Durante muchos años, hemos incorporado conceptos de vanguardia que integran análisis estadísticos sólidos con visualización de datos dinámicos para ayudar a los usuarios a evaluar de inmediato el rendimiento, detectar tendencias y diagnosticar oportunidades de mejora, incluso en grandes conjuntos de datos. JMP ha reconocido que la confiabilidad, también conocida como "calidad a lo largo del tiempo", es crucial en todos los ámbitos, desde productos industriales y de consumo hasta atención médica y sistemas de defensa. Las herramientas de confiabilidad de JMP están diseñadas para ayudar a los ingenieros, investigadores y gerentes a comprender los datos de confiabilidad y las confiabilidades del sistema de manera más fácil y rápida, ya sea que el sistema estudiado sea relativamente simple o completamente complejo. Las herramientas de confiabilidad de JMP, respaldadas por la poderosa infraestructura de JMP, también son extensibles y personalizables. En este tutorial, cubriremos las siguientes plataformas JMP: distribución de vida, pronóstico de confiabilidad, diagrama de bloques de confiabilidad y simulación de sistemas reparables. Las plataformas se encuentran entre los componentes esenciales del análisis y la ingeniería de confiabilidad, y abordan los problemas de los sistemas reparables y no reparables. El tutorial comenzará con una introducción a los datos censurados y describirá diferentes objetivos de ingeniería y análisis de confiabilidad. Los instructores abordarán los objetivos individuales mediante el uso de ejemplos incluidos con el software JMP.

Gestión de todos sus datos con Query Builder en JMP® 13
Martes, 17 de octubre, de 10:30 a 12:00
Eric Hill, desarrollador principal de sistemas de JMP, SAS
JMP 12 vio la adición de Query Builder, una herramienta diseñada para mejorar enormemente la experiencia de recuperar datos de bases de datos relacionales en JMP en forma lista para el análisis. En JMP 13, hemos ido un paso más allá: ahora se puede usar Query Builder para manipular sus tablas de datos JMP. Entonces, ya sea que sus datos provengan de Excel, archivos de texto, una base de datos relacional, tablas de datos JMP o todo lo anterior, Query Builder ahora puede ser su única herramienta para administrar y reunir todos estos datos. Este tutorial demostrará varios escenarios para ayudarlo a comenzar y lograr la competencia.

Ajuste de Diseños de Cribado Definitivo (DSDs), aprovechando su estructura
Martes, 17 de octubre, de 10:30 a 12:00
Ryan Lekivetz, Desarrollador estadístico de investigación sénior SAS
Los DSD se introdujeron en 2011 y rápidamente se hicieron populares debido a sus muchas características deseables. Una de esas características es que los efectos principales de los DSD no están correlacionados entre sí y tampoco están correlacionados con todas las interacciones de dos factores y los efectos cuadráticos. Aprovechar esta característica estructural de los DSD permite ajustarlos en dos pasos independientes. Este tutorial proporciona una "mirada dentro de la caja negra" de este nuevo método de ajuste integrado para JMP 13. Proporcionaremos un complemento para los asistentes que utilicen versiones anteriores de JMP.

Explotación del editor de fórmulas en JMP® 13
Martes, 17 de octubre, de 10:30 a 12:00
Mike Muhlada, evaluador de desarrollo de JMP, SAS
Ernest Pasour, desarrollador principal de software de JMP, SAS
Este tutorial introductorio utilizará ejemplos para explicar la mecánica del Editor de fórmulas, para investigar y corregir errores comunes y para solidificar las mejores prácticas y trucos útiles para la creación de fórmulas. Un recorrido detallado cubrirá varios aspectos del generador de fórmulas, incluido el uso de arrastrar y soltar, métodos abreviados de teclado y botones de función para crear fórmulas. A medida que trabajemos con los ejemplos, discutiremos funciones útiles, descubriremos y corregiremos errores comunes y mostraremos cómo usar el archivo de registro para depuración, discrepancias de tipos de datos, subíndices y más. Las mejores prácticas que se cubrirán incluyen: formatos personalizados, uso de fórmulas para la limpieza de datos, transformaciones de columnas, eficiencia de bucle y uso de columnas intermedias para crear fórmulas más complejas.

Creación de visualizaciones efectivas mediante Graph Builder
Martes, 17 de octubre, 13:00 – 14:30
Xan Gregg, JMP Director de Investigación y Desarrollo, SAS
Este tutorial enseñará desde el uso básico hasta el avanzado de JMP Graph Builder, tanto desde una perspectiva de exploración como desde una perspectiva de presentación. Comenzaremos con los componentes básicos: variables, roles, elementos, leyendas, escalas y las propiedades de cada uno, así como también cómo estos componentes funcionan juntos. Cubriremos visualizaciones comunes (puntos, líneas y barras) y sus variaciones, así como visualizaciones especializadas que incluyen vistas filtradas, mapas geográficos, mapas de calor, contornos, superposiciones y múltiplos pequeños. A partir de ahí, cubriremos cómo crear visualizaciones ricas dentro de Graph Builder remodelando datos y combinando elementos gráficos.

Las estrategias y técnicas de modelado esenciales de JMP® Pro Made Easy
Martes, 17 de octubre, 13:00 – 14:30 horas
Chris Gotwalt, JMP Director de Investigación y Desarrollo Estadístico, SAS
JMP Pro es una poderosa herramienta para analizar datos, pero puede parecer un poco intimidante para el nuevo usuario. En este tutorial, mostramos cómo los métodos de validación agilizan el proceso de modelado y hacen que las técnicas de modelado con nombres sofisticados sean accesibles y fáciles de usar. Seguir algunas pautas simples y mejores prácticas conduce a un procedimiento simple para probar una variedad de modelos y luego elegir el mejor o reutilizar los datos para combinar los modelos en uno nuevo que sea superior a cada uno de los individuales. Comenzaremos con una descripción general de cómo usar las columnas de validación en JMP Pro en combinación con un puñado de gráficos de diagnóstico y métricas fáciles de entender que son útiles para evaluar y comparar modelos. Luego, aplicaremos estas ideas al conjunto de modelos predictivos en JMP Pro que he encontrado que son los más útiles: Regresion Trees, Bootstrap Forest, Boosted Tree, Neural Networks y Generalized Regression. Brindamos una explicación de cada uno de estos modelos en los términos más simples y accesibles posibles, y luego brindamos una guía clara sobre cómo usarlos en JMP Pro, mientras nos enfocamos solo en las opciones más útiles. Al final del tutorial, también brindaremos una breve introducción a la plataforma Text Explorer con un ejemplo que muestra cómo usarla en combinación con algunos de los modelos cubiertos anteriormente en la presentación para crear modelos de regresión de texto y realizar un análisis de sentimiento derivado. .

Mejora integrada de procesos utilizando las herramientas de calidad de segunda generación en JMP®
Martes, 17 de octubre, 13:00 – 14:30 horas
Laura Lancaster, desarrolladora estadística de investigación principal de JMP, SAS
Las herramientas de calidad de segunda generación en JMP (Creador de gráficos de control, Capacidad de procesos, Análisis de sistemas de medición y Selección de procesos) se diseñaron con una filosofía integradora para hacer que el análisis de calidad sea más fácil y efectivo. Por ejemplo, la nueva plataforma Process Capability se diseñó para reflejar el tipo de gráfico de control utilizado en el programa de control estadístico de procesos, y se agregó un informe de capacidad dentro del Control Chart Builder. De manera similar, Shift Detection Profiler en la plataforma de análisis de sistemas de medición permite a los ingenieros de calidad tomar decisiones informadas sobre cómo diseñar su metodología de gráficos de control, teniendo en cuenta su sistema de medición para que estén alertados sobre los cambios en el proceso lo más rápido posible. Comprender cómo encajan su sistema de medición, el programa de control estadístico de procesos y las evaluaciones de capacidad de procesos es clave para mejorar y mantener la calidad. La filosofía de diseño única del software hace que esto sea simple y directo. Además, la capacidad de evaluar rápidamente una gran cantidad de procesos para garantizar la estabilidad con la nueva plataforma de evaluación de procesos ahorrará tiempo, reducirá la carga de trabajo y mejorará la calidad. Este tutorial usará un caso de estudio para mostrar cómo usar cada una de estas plataformas con un enfoque integrado de mejora de procesos.

Creación de paneles y aplicaciones
Martes, 17 de octubre, 15:00 – 16:30
Dan Schikore, desarrollador principal de software de JMP, SAS
Este tutorial lo guiará a través del proceso de combinar varios informes utilizando JSL o JMP Application Builder, de modo que el proceso pueda repetirse en la misma tabla de datos o en tablas de datos diferentes. Aprenderá a mejorar su aplicación utilizando filtros de datos y parametrización, así como a administrar su flujo de trabajo de extremo a extremo con la importación de fuentes como SQL Query Builder y la salida a HTML interactivo. También aprenderá sobre las nuevas características del tablero en JMP 13, con vistas de informes de resumen y disposición de arrastrar y soltar de informes en vivo.

Sharing the Ultimate Boon: un viaje desde el modelado hasta la puntuación
Martes, 17 de octubre, 15:00 – 16:30
Nascif Abousalh-Neto, desarrollador principal de software de JMP, SAS
Mia Stephens, embajadora académica de JMP, SAS
Julian Parris, embajador académico de JMP, SAS
Encontrar el modelo correcto para predecir nuevos resultados dados nuevos datos es un logro importante. Pero muchas veces es un paso en un viaje donde el objetivo final es compartir el poder predictivo del modelo con una audiencia mucho mayor. JMP Pro tiene muchas herramientas para facilitar el ajuste, la comparación y la selección de modelos predictivos. JMP Pro 13 agregó Formula Depot: una forma eficiente de recopilar modelos, aplicarlos a nuevas tablas y acceder a las plataformas Model Comparison y Profiler. Para ayudar con la implementación de modelos en producción, Formula Depot también puede convertirlos en código de puntuación en varios lenguajes de programación diferentes. En este tutorial, utilizamos un caso de estudio de bienes raíces para ilustrar el flujo de trabajo de modelado predictivo. Recopilaremos datos, prepararemos los datos para el modelado, generaremos modelos predictivos, publicaremos modelos en Formula Depot y exploraremos y seleccionaremos los mejores modelos. Luego, generaremos un código de puntuación para respaldar la creación de aplicaciones web que pueden calcular los precios de la vivienda "en el acto". También exploraremos diferentes métodos para puntuar datos y proporcionaremos una descripción general de las arquitecturas de implementación actuales.

Estudios de casos en visualización de datos para análisis
Martes, 17 de octubre, 15:00 – 16:30
Richard Zink, desarrollador estadístico de investigación principal de JMP, SAS
Kelci Miclaus, gerente de I+D de análisis avanzado de JMP Life Sciences, SAS
Los estadísticos son extremadamente efectivos para analizar datos, realizar simulaciones y generar páginas de resultados de análisis. Sin embargo, a pesar de su destreza analítica, los estadísticos continúan teniendo dificultades para comunicar la historia oculta dentro de los datos a sus colegas. En primer lugar, con el alto costo de realizar una investigación clínica traslacional, es común recopilar la mayor cantidad de datos posible sobre tantos puntos finales como sea posible. Un segundo desafío para la comunicación radica en el uso cada vez mayor de análisis de sensibilidad para evaluar la consistencia y solidez de los resultados para diferentes supuestos. Dado el volumen de datos para revisar y la variedad de análisis para realizar, no debería sorprender que una visión clara a menudo esté fuera de su alcance. En este entorno, los medios tradicionales de resumen de datos (tablas y listados) son ineficaces para obtener información; la visualización es la clave para una comunicación efectiva para el estadístico moderno. Ben Shneiderman afirmó que “el propósito de la visualización es la percepción”. Por lo tanto, el objetivo de este curso breve es describir las técnicas de visualización de datos para ayudar en la comprensión y comunicación de los resultados de las aplicaciones en ensayos clínicos e investigación genómica.