Ciencia y Flujos de Trabajo de Datos Reproducibles para Principiantes

¿Con qué frecuencia intenta volver a ejecutar un análisis antiguo solo para descubrir que el código ya no funciona o que los datos han desaparecido? Asegurar que sus flujos de trabajo científicos sean reproducibles es la clave para una investigación creíble, colaborativa e impactante. Este curso, solo de texto, lo guía a través del proceso de estructuración de sus proyectos científicos para que cualquiera pueda recrear sus resultados con confianza. Progresará desde la comprensión de los conceptos fundamentales de reproducibilidad hasta el establecimiento de entornos de datos robustos y autocontenidos. Lo que aprenderá: * Comprender los principios centrales de reproducibilidad, transparencia y ciencia abierta; * Organizar directorios de proyectos de investigación y conjuntos de datos utilizando estructuras estandarizadas; * Rastrear cambios y colaborar sin problemas utilizando flujos de trabajo modernos de control de versiones de Git; * Administrar dependencias de software y entornos virtuales para prevenir la rotura del código; * Documentar claramente los pipelines de datos, el código y los entornos computacionales para otros investigadores; * Aplicar los conceptos básicos de automatización para ejecutar análisis de manera consistente, desde los datos sin procesar hasta la salida final. El curso comienza con la terminología esencial y la filosofía de la ciencia abierta, luego avanza paso a paso a través de la configuración de un repositorio de proyectos, la gestión de dependencias y la documentación de todo su flujo de trabajo. Diseñado completamente para principiantes, este curso no requiere experiencia previa en programación o administración de investigación, comenzando con lo más básico. Comience a construir flujos de trabajo científicos confiables, compartibles y verificables hoy mismo.