<p>ATENÇÃO! A data do evento é 16/12 - 19h30</p> <p>Olá, Ladies!</p> <p>Vamos nos encontrar antes do final do ano?</p> <p>Gostaríamos de ver como vocês, ladies, têm usado o R em seus trabalhos e pesquisas, inscreva-se para apresentação! Basta entrar em contato com a gente aqui pelo Meetup, através de nosso e-mail [masked] ou de nosso Twitter @RLadiesPOA.</p> <p>Todas são muito bem vindas. Não esqueça de convidar outras ladies a participar! (:</p> <p>***************<br/>PROGRAMAÇÃO:<br/>***************<br/>Machine Learning em modelos de Credit Scoring: um estudo de caso.</p> <p>Resumo: Cansada de sempre desenvolver modelos com Regressão Logística quando se trata de crédito? A fim de contornar (ou justificar seu uso), fiz um estudo de caso comparando esta técnica padrão com alguns modelos de Machine Learning: Árvore de Decisão, Random Forest, Bagging, Support Vector Machine e Adaboost. Até que ponto vale o investimento nestas novas tecnologias quando o cenário envolve concessão de crédito?</p> <p>Cinthia Becker - Formada em Estatística pela UFRGS, atualmente está cursando pós-graduação em Data Science e Big Data na Uniritter, além de trabalhar com modelagem de crédito na Realize CFI/Lojas Renner. Apaixonada pelo R desde a graduação, nos últimos anos tem-se aventurado em Python também.</p> <p>***************<br/>Análise da evasão no grupo escoteiro Chama Farroupilha usando R.</p> <p>Resumo: A fim de entender os motivos da evasão do grupo escoteiro Chama Faroupilha, foi feito trabalho de investigação através de análise dos resultados de pesquisa. No Meetup será apresentado todo o processo: desde a coleta da amostra, análise descritiva das variáveis, até a análise da importância usando Random Forest. Tudo isso usando a linguagem R (:</p> <p>Rafaela Galetto - Cursa Bacharelado em Estatística na UFRGS, é Estagiária na Realize CFI, instituição financeira das Lojas Renner e trabalha voluntaramente como Coordenadora Regional de Estatística dos Escoteiros do RS.<br/>***************</p> <p>Lembramos que R-Ladies tem como objetivo proporcionar uma experiência livre de assédio para todos. Não toleramos nenhuma forma de assédio aos participantes. Para ter acesso ao código de conduta, acesse: <a href="https://github.com/rladies/starter-kit/wiki/Code-of-Conduct#portuguese" class="linkified">https://github.com/rladies/starter-kit/wiki/Code-of-Conduct#portuguese</a></p>