Ciencia de datos con R: usos en el sector agropecuario (edición 2021)

Resumen

Segunda edición, actualizada, de la charla de ciencia de datos con R para el sector agropecuario. Abre con la probabilidad como lenguaje de la incertidumbre, la modelación estadística y el dilema entre explicar y predecir. Luego recorre software libre, R, datos abiertos, ciencia de datos, inteligencia artificial y machine learning, y suma aplicaciones de TensorFlow en agricultura y producción lechera a los casos de SIPRA, Agrosavia, SoilGrids y Chitale. Termina con el flujo de análisis con el tidyverse, recursos de aprendizaje, artículos sobre machine learning en cultivo de tejidos vegetales y un ejemplo con datos de Dryad sobre la respuesta al frío en clones de Arabidopsis lyrata cultivados in vitro.