Qui soc#
I’m a physicist/engineer converted into a computational statistician. I love statistical data analysis, programming and data visualization. I am a core contributor of both ArviZ a project for exploratory analysis of Bayesian models and PyMC a Python library for probabilistic programming. In addition to probabilistic modelling, I also enjoy teaching and technical writing.
I think that the culture in scientific research needs deep changes towards a more collaborative, open and diverse model. I am interested in open science, reproducible research and science communication. I want to pursue a career in probabilistic modelling and statistical research with special emphasis on openness and reproducibility.
In my spare time, I like playing board games and going to the beach to do water activities. I have been sailing and snorkeling regularly since I was little and more recently I added kayaking to the mix too! I generally spend the summer at the Costa Brava. Here I leave you a sneak peak of the views when nobody is around.
Xerrades i conferències#
L’experiència de Google Summer of Code (GSoC)
Taula rodona organitzada per Data Umbrella sobre les nostres experiències al participar en GSoC (en anglès).
Contribuir a ArviZ i programari lliure: aspectes tècnics i socials
Seminari web amb Data Umbrella (en anglès).
Recursos del seminari
Diapositives: https://oriolabril.github.io/contributing_to_arviz/ (espai per passar a la següent)
Exemple de sol·licitud de canvi (pull request en anglès):arviz-devs/arviz#2176
Repositori amb el codi font: OriolAbril/contributing_to_arviz
Contribuir a la documentació de PyMC
Seminari web amb Data Umbrella (en anglès).
Recursos del seminari
Material de la presentació: https://pymc-data-umbrella.xyz/en/latest/about/contributing_to_documentation/docs_presentation.html
Llista de reproducció de la sèrie sobre PyMC: https://www.youtube.com/playlist?list=PLBKcU7Ik-ir99uTvN0315hIVLuyj4Q1Gt
Sprint website: https://pymc-data-umbrella.xyz/en/latest/2022-07_sprint/schedule.html
Modelització i computació Bayesiana intuitiva amb PyMC
Seminari web amb Data Umbrella (en anglès).
Recursos del seminari
Diapositives: https://oriolabril.github.io/pymc3-data_umbrella/ (espai per passar a la següent)
Llista de reproducció de la sèrie sobre PyMC: https://www.youtube.com/playlist?list=PLBKcU7Ik-ir99uTvN0315hIVLuyj4Q1Gt
Anàlisi exploratòria de models Bayesians independent de la font
Presentació de pòster al PROBPROG 2020.
Recursos
Pdf del pòster: https://raw.githubusercontent.com/OriolAbril/arviz-probprog-2020/main/probprog_poster.pdf
Codi font i exemples: OriolAbril/arviz-probprog-2020
ArviZ, InferenceData i netCDF: Un format de fitxer unificat pels Bayesians
Xerrada col·laborativa al StanCon 2020
Recursos
Les diapositives i vídeos estan disponibles a GitHub, les diapositives son executables gràcies a Binder!
Tant les diapositives com els vídeos estan disponibles an català, anglès, francés i finlandès.
Publicacions i feina acadèmica#
He treballat com a investigador doctoral i assistent a la recerca a la Universitat de Helsinki i a la Universitat Pompeu Fabra respectivament. Aquí hi ha un llistat de publications en les que he contribuit:
Abril-Pla, Oriol, et al. «PyMC: a modern, and comprehensive probabilistic programming framework in Python.» PeerJ Computer Science 9 (2023): e1516. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.1516
Mikkola, Petrus, et al. «Prior knowledge elicitation: The past, present, and future.» Bayesian Analysis 19.4 (2024): 1129-1161. https://doi.org/10.1214/23-BA1381
Icazatti, Alejandro, et al. «PreliZ: A tool-box for prior elicitation.» Journal of Open Source Software 8.89 (2023): 5499. https://doi.org/10.21105/joss.05499
Rossell, David, Oriol Abril, and Anirban Bhattacharya. «Approximate Laplace approximations for scalable model selection» Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology) 83.4 (2021): 853-879. https://doi.org/10.1111/rssb.12466
Badenas-Agusti, Mariona, et al. «HD 191939: Three Sub-Neptunes Transiting a Sun-like Star Only 54 pc Away.» The Astronomical Journal 160.3 (2020): 113. https://doi.org/10.3847/1538-3881/aba0b5
Foreman-Mackey, Daniel, et al. «emcee v3: A Python ensemble sampling toolkit for affine-invariant MCMC.» Journal of Open Source Software 4.43 (2019): 1864. https://doi.org/10.21105/joss.01864
Dona’m suport#
Em pots donar suport de manera directa a través de
Ko-Fi
Donacions flexibles, puntuals o recurrents
Cal inscriure’s
Accepta targetes de dèbit o crèdit, PayPal o Stripe
LiberaPay
Només donacions recurrents
Cal inscriure’s
Accepta targeta de dèbit o crèdit, PayPal o transferències bancàries en EURO
Buy Me a Coffee
Només donacions puntuals
No cal inscriure’s
Targeta de dèbit o crèdit
En donar-me suport directament, estas ajudant a que pugui dedicar temps tant al programari lliure al que contribueixo com a mantenir aquest blog i altres projectes personals
Si prefereixes (o l’empresa on treballes ho prefereix) donar suport als projectes de programari lliure directament, ho podeu fer a través de NumFOCUS:
Fes una donació a ArviZ
Fes una donació a PyMC
En fer una donació a ArviZ o PyMC, també em dones suport de manera indirecta, conjuntament amb la resta de l’equip que fem aquestes llibreries possibles.
Si o tu, o especialment la teva empresa, us ho podeu permetre, considereu fer algun tipus de donació. El programari lliure necessita suport financer per tal de ser sostenible.