עידכון חשוב: ההרשמה התמלאה. עם זאת, אני מעודד אתכם להמשיך ולהירשם (ההנחיות למטה). היות ורק 70 מתוך 120 איש אמרו שהם בוודאות יגיעו למפגש, סביר שיהיו מקומות פנויים רבים. אי לכך, שבוע לפני המפגש אני מתכנן לפנות במייל למשתתפים על מנת לוודא שהם מגיעים, ואנשים שירשמו ל"רשימת ההמתנה", יקבלו מייל עם אישור שיהיה מקום עבורם להגיע.
ההרשמה
בהמשך לסדנת ה-R המוצלחת על knitr ו- shiny,
אנחנו שמחים להזמין אתכם לסדנה בנושא R ו- Big Data, בחסות האיגוד הישראלי לסטטיסטיקה.
הסדנה תועבר על ידי ד"ר יונתן רוזנבלט ממכון וויצמן, ואדי אהרונוביץ מאוניברסיטת תל אביב.
הסדנה תועבר על ידי ד"ר יונתן רוזנבלט ממכון וויצמן, ואדי אהרונוביץ מאוניברסיטת תל אביב.
ההשתתפות היא בחינם, אך דורשת הרשמה מוקדמת בשני קישורים (סורי על הריבוי, אך אין ברירה):
1) עליכם ליצור שם משתמש באתר של גוגל-קמפוס (ההרשמה היא בחינם, ובצד הימני העליון של המסך)
2) עליכם להירשם בגוגל-טופס שמופיע בקישור הישיר כאן.
יש הגבלת מקום של 120 איש, אז אנא מהרו להירשם. לאחר שירשמו 120 הראשונים, ישלח אליהם מייל שמודיע שהם "בפנים". ההרשמה התמלאה. לאחר מכן ההרשמה תישאר פתוחה ל"רשימת המתנה", ובשבוע שלפני הסדנא נברר כמה אנשים לא יוכלו להגיע – ונזמין את האנשים מרשימת ההמתנה להגיע. בד"כ כשליש (לפחות) מהאנשים מבטלים ברגע האחרון, אז הרבה מהאנשים של רשימת ההמתנה צפויים לקבל הזמנה להגיע (אז תירשמו 🙂 ).
היכן?
בגוגל קמפוס:
ELECTRA TOWER
98 YIGAL ALON ST.
TEL AVIV
34TH FLOOR
מתי?
הסדנה תתקיים ביום חמישי, ה-23.10.2014 בין השעות 17:00-21:30
לו"ז (טנטטיבי):
- 17:00-17:30: הגעה ומינגלינג
- 17:30-19:00: יונתן רוזנבלט
- 19:00-19:30: הפסקה
- 19:30-21:00: אדי אהרונוביץ
- 21:00-21:30: זמן אקסטרא לשאלות ומינגלינג
קהל היעד?
משתמשי R.
נושאי הסדנא?
ד"ר יונתן רוזנבלט
Whether you call it "BigData", "massive data", "huge data" (see here) etc. Many observations with many variables present a computational challenge.
SAS, SPSS, and Revolutions provide fast and efficient implementations of out-of-memory algorithms for fitting statistical models.
In this talk, I will present several open source implementations of these algorithms available as R packages. These include LiblineaR, RSofia, and others (time permits).
אדי אהרונוביץ'
The obvious way to process data is within the local computer, however, when we talk about analyzing “BigData”, we might face the usual compute and storage problems in an intensified manner.
In this talk, an overview of the existing techniques to process distributed data and their R implementations will be presented.
No previous computer science knowledge is needed.
