La tercera sesión del ciclo de clases abiertas de R, organizado por la Unidad de Transparencia y Atención Ciudadana en conjunto con el Proyecto Ciencia de Datos del Instituto Nacional de Estadísticas, presentó herramientas para mejorar la producibilidad en los flujos de trabajo, desde la mirada de la producción de estadísticas oficiales.

La instancia que contó con gran asistencia, estuvo dirigida por Ignacio Agloni, sociólogo de la Universidad de Chile, diplomado en Inteligencia Artificial e Ingeniería de Software de la Universidad de Chile y Magíster en Tecnologías de la Información de la misma casa de estudios. Ha trabajado en diversas instancias técnicas relacionadas con encuestas de hogares e impulsando la innovación, desarrollo tecnológico y de la ciencia de datos para la producción de estadísticas oficiales en el INE. Actualmente se desempeña como jefe del Proyecto Ciencia de Datos en el Instituto Nacional de Estadísticas.

En su presentación, Ignacio Agloni, explicó la importancia y alcances de las herramientas de reproducibilidad, en esta ocasión enfocado en el paquete renv, y cómo aplicarlas en los entornos de trabajo.

“El concepto que promueve de The Turing Way Project, un resultado es reproducible cuando con los mismos pasos de análisis y un mismo conjunto de datos yo puedo producir de forma consistente una misma respuesta”, citó Agloni.

“Los boletines del IPC y del IPP son producidos por el INE de forma coyuntural, y esto también está hecho todo dentro de R, esto en particular está todo hecho con una tecnología que se llama Sweave, pero es muy parecida a rmarkdown. Estos boletines, por ejemplo, podemos generar cifras, texto automatizado, por ejemplo, si el indicador sube o la variación es positiva, entonces el texto se va acomodar a esa variación positiva, y todo esto está automatizado. Esto en el pasado era bastante doloroso, porque era un proceso en que se generaba un boletín de forma manual, pasaba por una revisión de los directivos, luego volvía para hacer pequeñas correcciones, y esto podía tomar muchas horas del día antes de la publicación de la coyuntura. Sin embargo, ahora dado que esto está automatizado nos permite que en vez de, dedicar ese tiempo a hacer ajustes que son evitables porque se pueden automatizar podamos dedicarnos a analizar porqué subió porqué bajó, y de alguna forma poder documentar mejor los procesos, documentar mejor los resultados y gastar el tiempo en tareas que son necesariamente humanas y no en tareas que son mejor logradas por las máquinas”, explicó el jefe del Proyecto Ciencia de Datos de INE.

El Instituto Nacional de Estadísticas ha organizado este seminario Con el objetivo de fortalecer el vínculo con la comunidad a fin disponer de algunas de las herramientas utilizadas en la institución, y que permiten tornar comprensible la producción estadística, democratizando el acceso a la información y disminuyendo las brechas digitales.

El ciclo continuará el próximo 16 de agosto, sesión en que se presentará sobre Procesamiento de lenguaje natural en R.

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