cz1_model.Rmd

---
title: "Full stack data science w R"
author: "Michal Burdukiewicz"
date: "21 kwietnia 2018"
output: ioslides_presentation
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
```

## STWUR

STWUR (Stowarzyszenie Wrocławskich Użytkowników R)

<img src='https://stwur.github.io/STWUR//images/stwur_logo_Mar2017.svg' height="75%" width="75%"/>

## Why R? Foundation

<img src='https://raw.githubusercontent.com/WhyRFoundation/WhyRFoundation.github.io/master/found.png' height="75%" width="75%"/>

## Why R? 2018

<img src='https://whyr2018.github.io/WhyR2018/img/bg/europe2_mapa_kwiecien_light.jpg' height="95%" width="95%"/>

## Full stack data science

1. Zebranie danych.
2. Czyszczenie i eksploracja danych.
3. **Stworzenie modelu.**
4. **Udostępnienie modelu.**
 
## Zebranie danych

Web-scrapping:

 - rvest
 - rselenium
 
Wczytywanie danych:

 - pdftools
 - readr

## Czyszczenie i eksploracja danych

 - dplyr
 - ggplot2

## Stworzenie modelu

 - mlr
 - caret
 - keras

## Udostępnienie modelu

Reproduktywne raporty:

 - knitr
 - rmarkdown
 
Aplikacje webowe:

 - shiny
 - fiery
 
Interaktywne grafiki:
 
 - plotly
 
## Plan spotkania

1. Wprowadzenie do mlr.
2. Strojenie modelu w mlr.
3. Pizza.
4. Wprowadzenie do shiny
5. Udostępnianie modelu jako aplikacji w shiny

## Niezbędne pakiety

```r
source("https://tinyurl.com/erementarz6")
```