R具有极其丰富多样的建模能力。然而，许多包有各种各样的接口和不同的语法约定。在Hadley的整洁数据约定的上下文中使用它们可能很困难。本讲座将讨论为建模活动编写更模块化和编程友好的代码的过程。以“插入符号”包为例，我们将讨论一个广泛的路线图，以实现向使用整洁思想的更集中的包的过渡。还将讨论编写可用于不同计算引擎的建模规范的概念。
查看幻灯片Max Kuhn是RStudio的软件工程师。英格兰vs伊朗让球他目前正致力于改进R的建模能力。他是康涅狄格州辉瑞全球研发公司的非临床统计总监。他在制药和诊断行业应用模型超过18年。马克斯有生物统计学博士学位。Max是许多机器学习和可重复研究技术R包的作者，也是统计软件杂志的副主编。他和谢尔·约翰逊(Kjell Johnson)合著的《应用预测建模》(Applied Predictive Modeling)一书获得了美国统计协会(American Statistical Association)颁发的齐格尔奖(Ziegel award)，该奖项是2015年《技术计量学》(Technometrics)领域的最佳书评。他们的最新著作《特征工程与选择》于2019年出版。
