<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />David Meintrup, PhD, Profesor de Matemáticas, Estadística e Investigación de Operaciones, Universidad de Ciencias Aplicadas de Ingolstadt, Alemania
La complejidad de los datos, por ejemplo debido al volumen, la dimensionalidad, el ruido o las relaciones no lineales, puede conducir al fracaso de las técnicas tradicionales de exploración de datos. El análisis de datos topológicos (TDA) es un campo moderno y en rápida expansión, donde los métodos de la topología algebraica, originalmente una rama abstracta de las matemáticas puras, se aplican a conjuntos de datos para descubrir formas ocultas en datos complejos. Aunque los métodos matemáticos son avanzados, los resultados de los cálculos pueden resumirse fácilmente en gráficos, por ejemplo, en los llamados códigos de barras. En esta charla, presentaré las ideas básicas detrás de TDA y usaré JMP para demostrar cómo generar códigos de barras de conjuntos de datos del mundo real. No asumo ninguna familiaridad con las matemáticas o la topología. Nos beneficiaremos de dos características clave de JMP: primero, la integración de R nos permite a través de JSL realizar los cálculos necesarios para los códigos de barras con un paquete R publicado recientemente; segundo, la naturaleza gráfica e interactiva de JMP se adapta perfectamente para mostrar los códigos de barras y continuar con la exploración de datos.
