Este junio, JMP y Wiley presentaron una serie de seminarios web de dos partes, Conquistando la paradoja de "hacer más con menos" con JMP . La serie discutió formas de superar la nueva realidad que enfrentan todos en el lugar de trabajo actual: volverse más eficiente, mejorar los procesos e impulsar el crecimiento de su organización... todo sin aumentar el presupuesto. La serie brindó a los asistentes consejos, trucos y mejores prácticas del mundo real para ayudarlos a ver los datos con mayor claridad, interpretar y compartir descubrimientos fácilmente, y realizar mejoras basadas en conocimientos que los ayuden a "hacer más con menos".
La primera charla, Decodificación de Python: acorte el tiempo desde el descubrimiento hasta la implementación del modelo con JMP Pro , mostró a los asistentes cómo JMP Pro se integra a la perfección con Python, uno de los lenguajes de programación más utilizados en ciencia de datos y aprendizaje automático. D Durante el seminario web, R Uss Wolfinger. Director de Descubrimiento Científico y Genómica de JMP, y Kemal Oflus, Ingeniero Principal de Sistemas, mostró a los asistentes cómo:
- integrar Python en los flujos de trabajo de análisis de datos
- use JMP Pro para visualizar, explorar y limpiar conjuntos de datos complejos
- examinar, identificar y crear prototipos rápidamente del mejor modelo que se ajuste a los datos
- diseñar y ejecutar experimentos modelo para el ajuste de hiperparámetros
- implemente flujos de trabajo de JMP Pro y Python para aplicaciones del mundo real.
Si asististe a la charla, Russ y Kemal
Para acceder inmediatamente a la grabación a pedido de este evento, regístrese en el sitio web de Wiley en https://events.bizzabo.com/487993/home.
La segunda charla, Análisis de datos de curvas con JMP , mostró a los asistentes cómo analizar datos de curvas en JMP y cómo usar curvas en Diseño de experimentos y modelado para comprender mejor cómo las variables de entrada afectan la forma de las curvas. Es un desafío al que se enfrentan muchos científicos e ingenieros: datos representados por una curva. La charla, dirigida por la ingeniera sénior de sistemas Andrea Coombs, mostró a los asistentes cómo analizar tanto las curvas descritas por una fórmula como las curvas que debían describirse con un ajuste flexible. También mostró a los espectadores cómo usar curvas en Diseño de experimentos y modelado para comprender mejor cómo las variables de entrada afectan la forma de las curvas.
Para acceder a la grabación a pedido de este evento, regístrese en el sitio web de Wiley en https://events.bizzabo.com/487993/home.
