Search Resources

5 Results

View
Selected filters:
  • Alejandra Gonzalez-Beltran
Análisis y visualización de datos usando Python
Unrestricted Use
CC BY
Rating

Python es un lenguaje de programación general que es útil para escribir scripts para trabajar con datos de manera efectiva y reproducible. Esta es una introducción a Python diseñada para participantes sin experiencia en programación. Estas lecciones pueden enseñarse en un día (~ 6 horas). Las lecciones empiezan con información básica sobre la sintaxis de Python, la interface de Jupyter Notebook, y continúan con cómo importar archivos CSV, usando el paquete Pandas para trabajar con DataFrames, cómo calcular la información resumen de un DataFrame, y una breve introducción en cómo crear visualizaciones. La última lección demuestra cómo trabajar con bases de datos directamente desde Python. Nota: los datos no han sido traducidos de la versión original en inglés, por lo que los nombres de variables se mantienen en inglés y los números de cada observación usan la sintaxis de habla inglesa (coma separador de miles y punto separador de decimales).

Subject:
Computer Science
Information Science
Measurement and Data
Material Type:
Module
Provider:
The Carpentries
Author:
Alejandra Gonzalez-Beltran
April Wright
chekos
Christopher Erdmann
Enric Escorsa O'Callaghan
Erin Becker
Fernando Garcia
Hely Salgado
Juan Martín Barrios
Juan M. Barrios
Katrin Leinweber
Laura Angelone
Leonardo Ulises Spairani
LUS24
Maxim Belkin
Miguel González
monialo2000
Nicolás Palopoli
Nohemi Huanca Nunez
Paula Andrea Martinez
Raniere Silva
Rayna Harris
rzayas
Sarah Brown
Silvana Pereyra
Spencer Harris
Stephan Druskat
Trevor Keller
Wilson Lozano
Date Added:
08/07/2020
El Control de Versiones con Git
Unrestricted Use
CC BY
Rating

Software Carpentry lección para control de versiones con Git Para ilustrar el poder de Git y GitHub, usaremos la siguiente historia como un ejemplo motivador a través de esta lección. El Hombre Lobo y Drácula han sido contratados por Universal Missions para investigar si es posible enviar su próximo explorador planetario a Marte. Ellos quieren poder trabajar al mismo tiempo en los planes, pero ya han experimentado ciertos problemas anteriormente al hacer algo similar. Si se rotan por turnos entonces cada uno gastará mucho tiempo esperando a que el otro termine, pero si trabajan en sus propias copias e intercambian los cambios por email, las cosas se perderán, se sobreescribirán o se duplicarán. Un colega sugiere utilizar control de versiones para lidiar con el trabajo. El control de versiones es mejor que el intercambio de ficheros por email: Nada se pierde una vez que se incluye bajo control de versiones, a no ser que se haga un esfuerzo sustancial. Como se van guardando todas las versiones precedentes de los ficheros, siempre es posible volver atrás en el tiempo y ver exactamente quién escribió qué en un día en particular, o qué versión de un programa fue utilizada para generar un conjunto de resultados en particular. Como se tienen estos registros de quién hizo qué y en qué momento, es posible saber a quién preguntar si se tiene una pregunta en un momento posterior y, si es necesario, revertir el contenido a una versión anterior, de forma similar a como funciona el comando “deshacer” de los editores de texto. Cuando varias personas colaboran en el mismo proyecto, es posible pasar por alto o sobreescribir de manera accidental los cambios hechos por otra persona. El sistema de control de versiones notifica automáticamente a los usuarios cada vez que hay un conflicto entre el trabajo de una persona y la otra. Los equipos no son los únicos que se benefician del control de versiones: los investigadores independientes se pueden beneficiar en gran medida. Mantener un registro de qué ha cambiado, cuándo y por qué es extremadamente útil para todos los investigadores si alguna vez necesitan retomar el proyecto en un momento posterior (e.g. un año después, cuando se ha desvanecido el recuerdo de los detalles).

Subject:
Computer Science
Information Science
Measurement and Data
Material Type:
Module
Provider:
The Carpentries
Author:
Alejandra Gonzalez-Beltran
Amy Olex
Belinda Weaver
Bradford Condon
butterflyskip
Casey Youngflesh
Daisie Huang
Dani Ledezma
dounia
Francisco Palm
Garrett Bachant
Heather Nunn
Hely Salgado
Ian Lee
Ivan Gonzalez
James E McClure
Javier Forment
Jimmy O'Donnell
Jonah Duckles
Katherine Koziar
Katrin Leinweber
K.E. Koziar
Kevin Alquicira
Kevin MF
Kurt Glaesemann
LauCIFASIS
Leticia Vega
Lex Nederbragt
Mark Woodbridge
Matias Andina
Matt Critchlow
Mingsheng Zhang
Nelly Sélem
Nima Hejazi
Nohemi Huanca Nunez
Olemis Lang
Paula Andrea Martinez
Peace Ossom Williamson
P. L. Lim
Rayna M Harris
Romualdo Zayas-Lagunas
Sarah Stevens
Saskia Hiltemann
Shirley Alquicira
Silvana Pereyra
Tom Morrell
Valentina Bonetti
Veronica Ikeshoji-Orlati
Veronica Jimenez
Date Added:
08/07/2020
Four simple recommendations to encourage best practices in research software
Unrestricted Use
CC BY
Rating

Scientific research relies on computer software, yet software is not always developed following practices that ensure its quality and sustainability. This manuscript does not aim to propose new software development best practices, but rather to provide simple recommendations that encourage the adoption of existing best practices. Software development best practices promote better quality software, and better quality software improves the reproducibility and reusability of research. These recommendations are designed around Open Source values, and provide practical suggestions that contribute to making research software and its source code more discoverable, reusable and transparent. This manuscript is aimed at developers, but also at organisations, projects, journals and funders that can increase the quality and sustainability of research software by encouraging the adoption of these recommendations.

Subject:
Computer Science
Information Science
Material Type:
Reading
Provider:
F1000Research
Author:
Alejandra Gonzalez-Beltran
Allegra Via
Andrew Treloar
Bérénice Batut
Bernard Pope
Björn GrüningJonas Hagberg
Brane Leskošek
Carole Goble
Daniel S. Katz
Daniel Vaughan
David Mellor
Federico López Gómez
Ferran Sanz
Harry-Anton Talvik
Horst Pichler
Ilian Todorov
Jon Ison
Josep Ll. Gelpí
Leyla Garcia
Luis J. Oliveira
Maarten van Gompel
Madison Flannery
Manuel Corpas
Maria V. Schneider
Martin Cook
Mateusz Kuzak
Michelle Barker
Mikael Borg
Monther Alhamdoosh
Montserrat González Ferreiro
Nathan S. Watson-Haigh
Neil Chue Hong
Nicola Mulder
Petr Holub
Philippa C. Griffin
Radka Svobodová Vařeková
Radosław Suchecki
Rafael C. Jiménez
Robert Pergl
Rob Hooft
Rowland Mosbergen
Salvador Capella-Gutierrez
Simon Gladman
Sonika Tyagi
Steve Crouchc
Victoria Stodden
Xiaochuan Wang
Yasset Perez-Riverol
Date Added:
08/07/2020
La Terminal de Unix
Unrestricted Use
CC BY
Rating

Software Carpentry lección para la terminal de Unix La terminal de Unix ha existido por más tiempo que la mayoría de sus usuarios. Ha sobrevivido tanto tiempo porque es una herramienta poderosa que permite a las personas hacer cosas complejas con sólo unas pocas teclas. Lo más importante es que ayuda a combinar programas existentes de nuevas maneras y automatizar tareas repetitivas, en vez de estar escribiendo las mismas cosas una y otra vez. El uso del terminal o shell es fundamental para usar muchas otras herramientas poderosas y recursos informáticos (incluidos los supercomputadores o “computación de alto rendimiento”). Esta lección te guiará en el camino hacia el uso eficaz de estos recursos.

Subject:
Computer Science
Information Science
Measurement and Data
Material Type:
Module
Provider:
The Carpentries
Author:
Adam Huffman
Alejandra Gonzalez-Beltran
AnaBVA
Andrew Sanchez
Anja Le Blanc
Ashwin Srinath
Brian Ballsun-Stanton
Colin Morris
csqrs
Dani Ledezma
Dave Bridges
Erin Becker
Francisco Palm
François Michonneau
Gabriel A. Devenyi
Gerard Capes
Giuseppe Profiti
Gordon Rhea
Jake Cowper Szamosi
Jared Flater
Jeff Oliver
Jonah Duckles
Juan M. Barrios
Katrin Leinweber
Kelly L. Rowland
Kevin Alquicira
Kunal Marwaha
LauCIFASIS
Marisa Lim
Martha Robinson
Matias Andina
Michael Zingale
Nicolas Barral
Nohemi Huanca Nunez
Olemis Lang
Otoniel Maya
Paula Andrea Martinez
Raniere Silva
Rayna M Harris
Shirley Alquicira
Silvana Pereyra
sjnair
Stéphane Guillou
Steve Leak
Thomas Mellan
Veronica Jimenez-Jacinto
William L. Close
Yee Mey
Date Added:
08/07/2020
R para Análisis Científicos Reproducibles
Unrestricted Use
CC BY
Rating

Una introducción a R utilizando los datos de Gapminder. El objetivo de esta lección es enseñar a las programadoras principiantes a escribir códigos modulares y adoptar buenas prácticas en el uso de R para el análisis de datos. R nos provee un conjunto de paquetes desarrollados por terceros que se usan comúnmente en diversas disciplinas científicas para el análisis estadístico. Encontramos que muchos científicos que asisten a los talleres de Software Carpentry utilizan R y quieren aprender más. Nuestros materiales son relevantes ya que proporcionan a los asistentes una base sólida en los fundamentos de R y enseñan las mejores prácticas del cómputo científico: desglose del análisis en módulos, automatización tareas y encapsulamiento. Ten en cuenta que este taller se enfoca en los fundamentos del lenguaje de programación R y no en el análisis estadístico. A lo largo de este taller se utilizan una variedad de paquetes desarrolados por terceros, los cuales no son necesariamente los mejores ni se encuentran explicadas todas sus funcionalidades, pero son paquetes que consideramos útiles y han sido elegidos principalmente por su facilidad de uso.

Subject:
Computer Science
Information Science
Measurement and Data
Material Type:
Module
Provider:
The Carpentries
Author:
0xgc
Alejandra Gonzalez-Beltran
Ana Beatriz Villaseñor Altamirano
Antonio
AntonioJBT
A. s
Belinda Weaver
Claudia Engel
Cynthia Monastirsky
Daniel Beiter
David Mawdsley
David Pérez-Suárez
Erin Becker
EuniceML
François Michonneau
Gordon McDonald
Guillermina Actis
Guillermo Movia
Hely Salgado
Ido Bar
Ivan Ogasawara
Ivonne Lujano
James J Balamuta
Jamie McDevitt-Irwin
Jeff Oliver
Jonah Duckles
Juan M. Barrios
juli arancio
Katrin Leinweber
Kevin Alquicira
Kevin Martínez-Folgar
Laura Angelone
Laura-Gomez
Leticia Vega
Marcela Alfaro Córdoba
Marceline Abadeer
Maria Florencia D'Andrea
Marie-Helene Burle
Marieke Frassl
Matias Andina
Murray Cadzow
Narayanan Raghupathy
Naupaka Zimmerman
Paola Prieto
Paula Andrea Martinez
Raniere Silva
raynamharris
Rayna M Harris
Richard Barnes
Richard McCosh
Romualdo Zayas-Lagunas
Sandra Brosda
Sasha Lavrentovich
saynomoregrl
Shirley Alquicira Hernandez
Silvana Pereyra
Tobin Magle
Veronica Jimenez
Date Added:
08/07/2020