Introduction to R language

Tuesday, October 30th 2018,  9am – 5pm
FRISAM - c/o Haute école d'ingénierie et d'architecture de Fribourg

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This one-day course is addressed to anyone who wants to learn the basics of the R software language. It is given in French by Prof. Thomas Clerc and Prof. Florence Yerly. The course will give an introduction to R and Rstudio (an integrated development environment for R) in an interactive manner, using datasets for the practice of data manipulation and visualization.

Further information:

  • instructions for installing R and Rstudio will be given before the course
  • the maximum number of participants is 18
  • the participation fee is 500 CHF / 400 CHF for Swiss Engineering-section Fribourg members

Introduction to machine learning with R

Tuesday, November 6th 2018,  9am – 5pm
FRISAM - c/o Haute école d'ingénierie et d'architecture de Fribourg

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This training is designed for anyone who wants to understand the fondamentals of machine Learning. It is given in English by Prof. Martin Huber. This lecture provides an introduction to machine learning based on the software “R”
 
Further information:
  • Basic knowledge of R is expected. For that purpose, you can take advantage of the training proposed by FRISAM on october 30th
  • Participants are requested to bring their own laptop. (Please contact us if this is not feasible.)
  • The maximum number of participants is 18
  • The participation fee is 500 CHF / 400 CHF for Swiss Engineering-section Fribourg members

Swiss Statistics Seminars

These half-day workshops are organized by various research groups at Swiss universities in cooperation with the Swiss Statistical Society (SSS), Section Education and Research.

Next workshop: Friday, November 9, 2018 I University of Bern I Institut für Exakte Wissenschaften I Lecture Hall B6

Details (weblink)
 
Schedule
  • 14:15 - 14:30    Welcome coffee/tea
  • 14:30 - 15:30    Thordis Thorarinsdottir (Norwegian Computing Center, Oslo, Norway)
  • 15:30 - 16:30    Break with apéro and poster session
  • 16:30 - 17:30   Richard Samworth (University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom)

Poster session

We warmly encourage everyone, and in particular PhD students and postdocs, to take advantage of the poster session to present their work. If you are planning to do so, please just send an email to   Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!   by October 31, 2018. (Registration for attendance is not required.)

Schulung/Workshop Datenanonymisierung

Montag, 24. September 2018 I 09.30–17.30 Uhr I Biel
Workshop zur Anonymisierung von personenbezogenen Datenbeständen 

Die primäre und insbesondere die sekundäre Nutzung von personenbezogenen Daten unterliegen einem strengen Reglement des Gesetzgebers. Mittels Anonymisierung kann man sich zumeist aus dem starren rechtlichen Korsett lösen, nimmt jedoch Verluste in der Nutzbarkeit der Daten in Kauf. Es existiert eine Reihe an Techniken und Werkzeuge für die Anonymisierung, diesbezügliches Wissen für die Praxis ist jedoch spärlich. Nach Absolvierung dieses eintägigen Workshops sollen die Teilnehmenden ein vertieftes Wissen und grundlegende Fertigkeiten zur Anonymisierung von Daten besitzen. Neben der Vermittlung der rechtlichen und methodischen Aspekte, steht die praktische Erarbeitung von Methoden über Anwendungsbeispiele im Vordergrund, um Nutzen und Risiken bei Anwendung solcher Verfahren anhand konkreter Beispiele einschätzen zu können. Diskutiert werden unter anderem Kriterien zum sogenannten Disclosure-Risiko (k-Anonymität, Schranken für Risiken, etc.) sowie entsprechende Anonymisierungsverfahren (Recoding, Suppression, Noise Addition, Microaggregation, etc.).

Teilnehmergebühr:                  300 CHF (inklusive Verpflegung)
Anmeldung:                            Mit Angabe der Rechnungsadresse per E-Mail an Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!

Programm

EU’s General Data Protection Regulation (GDPR) comes into force on May 25

The Swiss Statistical Society is committed to keeping only the minimum amount of data needed to stay in contact with its members and partners (name, address, email address and phone number), to not pass the data on to third parties and to immediately deleting all entries when requested.

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