Questo giugno, JMP e Wiley hanno presentato una serie di webinar in due parti, Superare il paradosso "Fai di più con meno" con JMP . La serie ha discusso i modi per superare la nuova realtà che tutti nel posto di lavoro di oggi devono affrontare: diventare più efficienti, migliorare i processi e guidare la crescita della propria organizzazione... il tutto senza aumentare il budget. La serie ha fornito ai partecipanti suggerimenti, trucchi e best practice del mondo reale per aiutarli a vedere i dati in modo più chiaro, interpretare e condividere facilmente le scoperte e apportare miglioramenti guidati dall'intuizione che li aiutano a "fare di più con meno".
Il primo discorso, Decodifica di Python: accorcia il tempo dalla scoperta alla distribuzione del modello utilizzando JMP Pro , ha mostrato ai partecipanti come JMP Pro si integri perfettamente con Python, uno dei linguaggi di programmazione più utilizzati nella scienza dei dati e nell'apprendimento automatico. D urante il webinar, R Uss Wolfinger. Direttore della scoperta scientifica e della genomica di JMP, e Kemal Oflus, Principal Systems Engineer, ha mostrato ai partecipanti come:
- integrare Python nei flussi di lavoro di analisi dei dati
- utilizza JMP Pro per visualizzare, esplorare e pulire set di dati complessi
- selezionare, identificare e prototipare rapidamente il modello migliore che si adatta ai dati
- progettare ed eseguire esperimenti su modelli per la messa a punto di iperparametri
- distribuisci flussi di lavoro JMP Pro e Python per applicazioni reali.
Se hai assistito alla conferenza, Russ e Kemal
Per accedere immediatamente alla registrazione on-demand di questo evento, registrati sul sito Wiley all'indirizzo https://events.bizzabo.com/487993/home.
Il secondo discorso, Analisi dei dati delle curve con JMP , ha mostrato ai partecipanti come analizzare i dati delle curve in JMP e come utilizzare le curve nella progettazione degli esperimenti e nella modellazione per comprendere meglio come le variabili di input influenzano la forma delle curve. È una sfida che molti scienziati e ingegneri devono affrontare: dati rappresentati da una curva. Il discorso, condotto dal Senior Systems Engineer Andrea Coombs, ha mostrato ai partecipanti come analizzare sia le curve descritte da una formula sia le curve che dovevano essere descritte con un adattamento flessibile. Ha anche mostrato agli spettatori come utilizzare le curve in Design of Experiments e modellazione per comprendere meglio come le variabili di input influenzano la forma delle curve.
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