Inferencia Bayesiana y Stan

The course will assume familiarity with the conceptual basics of calculus, linear algebra, and probability theory. For a self-contained introduction to the latter please review Probability Theory, Conditional Probability Theory, and Probability Densities.

In order to participate in the interactive exercises attendees must provide a laptop with the latest version of RStan or PyStan installed. Please verify that you can run the 8schools model as discussed in RStan Getting Started or PyStan Getting Started and report any installation issues at Stan as early as possible.

Computación Distribuida con R y Spark

Los participantes necesitan lo siguiente:

- Computadora con sistema operativo Windows, Linux o OS X.

- Instalar R.

- Instalar RStudio.

- Instalar Java 8.

- Instalar el paquete sparklyr en RStudio.

- Ejecutar sparklyr::spark_install("2.3") en RStudio.

Si necesitan instrucciones más especificas pueden consultar los prerequisitos o seguir paso a paso este video tutorial.

Los cursos R para análisis de datos usando el Tidyverse y Análisis de datos no tienen prerequisitos de instalación.

Plática: Análisis reproducible usando Rmarkdown

Si tienes interés en seguir los ejemplos de la plática, es necesario instalar los paquetes rmarkdown, knitr, bookdown, blogdown, pagedown, xaringan y tinytex con la siguiente instrucción en tu RStudio:

install.packages(c("rmarkdown", "knitr", "bookdown", "blogdown", "pagedown", "xaringan", "tinytex"), dependencies = TRUE)

Todos son relativamente pequeños, con excepción de tinytex que puede tomar un cierto tiempo ya que pesa poco más de 150 MB.