En juin dernier, JMP et Wiley ont présenté une série de webinaires en deux parties, Surmonter le paradoxe « Faire plus avec moins » avec JMP . La série a discuté des moyens de surmonter la nouvelle réalité à laquelle tout le monde est confronté sur le lieu de travail d'aujourd'hui - devenir plus efficace, améliorer les processus et stimuler la croissance de leur organisation... le tout sans augmenter le budget. La série a donné aux participants des conseils, des astuces et des meilleures pratiques du monde réel pour les aider à voir les données plus clairement, à interpréter et à partager facilement les découvertes et à apporter des améliorations axées sur les connaissances qui les aident à « faire plus avec moins ».
Le premier discours, Décodage de Python : raccourcissez le délai entre la découverte et le déploiement du modèle à l'aide de JMP Pro , a montré aux participants comment JMP Pro s'intègre parfaitement à Python, l'un des langages de programmation les plus utilisés en science des données et en apprentissage automatique. D Pendant le webinaire, R uss Wolfinger. directeur de la découverte scientifique et de la génomique de JMP, et Kemal Oflus, Ingénieur système principal, a montré aux participants comment :
- intégrer Python dans les workflows d'analyse de données
- utiliser JMP Pro pour visualiser, explorer et nettoyer des ensembles de données complexes
- sélectionner, identifier et prototyper rapidement le meilleur modèle qui correspond aux données
- concevoir et exécuter des expériences de modèle pour le réglage des hyperparamètres
- déployez des workflows JMP Pro et Python pour des applications réelles.
Si vous avez assisté à la conférence, Russ et Kemal
Pour accéder immédiatement à l'enregistrement à la demande de cet événement, inscrivez-vous sur le site Wiley à l'adresse https://events.bizzabo.com/487993/home.
Le deuxième discours, Analyse des données de courbe avec JMP , a montré aux participants comment analyser les données de courbe dans JMP et comment utiliser les courbes dans la conception d'expériences et la modélisation pour mieux comprendre comment les variables d'entrée affectent la forme des courbes. C'est un défi auquel de nombreux scientifiques et ingénieurs sont confrontés - des données représentées par une courbe. La conférence, dirigée par l'ingénieur principal des systèmes Andrea Coombs, a montré aux participants comment analyser à la fois les courbes décrites par une formule et les courbes qui devaient être décrites avec un ajustement flexible. Il a également montré aux téléspectateurs comment utiliser les courbes dans la conception d'expériences et la modélisation pour mieux comprendre comment les variables d'entrée affectent la forme des courbes.
Pour accéder à l'enregistrement à la demande de cet événement, inscrivez-vous sur le site Web de Wiley à l'adresse https://events.bizzabo.com/487993/home.
