Es aprender habilidades computacionales para la obtención, observación, manipulación, analisis y almacenamiento de datos. Estas habilidades y buenas prácticas son fundamentales al realizar investigaciones que dependen principalmente de datos. El desarrollo de estas habilidades require de poco a nada de experiencia computacional previa. Sin embargo, el aplicarlas impulsa, desde los datos, al investigador a llegar a descubrimientos y comunicar historias de una manera abierta y reproducible.
Se proponen:
Un taller tipo Masterclass (2hrs), el cual no tendrá costo alguno. Este servirá como demostración e introducción general a la problemática que enfrenta y soluciones que el manejo hábil de datos puede proveer tanto a investigadores y público que maneja datos en general.
Un taller tipo Workshop, de dos sesiones con una duración total de 4 hrs y 15min. Cada sesión sera dividida en dos secciones de 2 horas de duración y un break de 15 minutos entre sección.
1.- Taller sin costo:
2.- Taller práctico con costo:
Para mantener los talleres manejables y asegurar la adecuada transferencia de conococimiento se recomienda no más de 15-20 asistentes por taller.
Día 1
Sección primera: 2 hrs
Buenas prácticas en Excel
Cronograma:
Item | Detalle | Duración |
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Introducción | Principios básicos del uso de hojas de cálculo para el ordenamiento de datos | 20min |
Organizando datos en tablas | Como organizar datos en las hojas de cálculo? | 40 min |
Control de Calidad | Como asegurar la calidad de nuestros datos?, GoogleOpen Refine | 40 min |
Exportar datos | Como exportar hojas de cálculo? | 20 min |
Break 15min
Sección Segunda 2 hrs
Análisis y visualización de datos en R
Item | Detalle | Duración |
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Que es R? | Introducción a R, RStudio | 20 min |
Intro a R | Buenas practicas de programación, Objetos, Funciones, Vectores, Tipos de datos, subconjuntos | 40min |
Datos en R | data.frames, factores, fechas | 20 min |
Visualización de datos | Plots base, Colores, Arreglo y exportacion de figuras | 40 min |
Día 2
Sección Primera 2 hrs
Visualización estática y dinámica de datos R
Item | Detalle | Duración |
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Introducción | Visualización de datos, Que quieres que tus datos cuenten? | 20min |
Visualización estática | Como organizar datos en las hojas de cálculo? | 40 min |
Visualización dinámica | Como asegurar la calidad de nuestros datos? | 20 min |
Exportar gráficos | Como exportar nuestras gráficas | 20 min |
Break 15min
Sección Segunda 2 hrs
Reportes reproducibles en Markdown e introducción a Shiny
Item | Detalle | Duración |
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Introducción | Que es ciencia reproducible, Introducción al lenguage markdown | 20 min |
Reportes en markdown | Reportes en markdown, integración de datos en markdown, compartir resultados online | 40min |
Que es shiny? | galería de aplicaciones web en shiny, estructura de una aplicación web | 20 min |
Introducción a shiny | Diseño de una aplicación web simple, desplegar la aplicación en la web | 40 min |
1.- Taller tipo masterclass:
2.- Taller workshop participativo:
Laptop con software instalado y actualizado
Datos (?)
Aula para realizar el taller
Conexion WiFi
Pantalla para presentador
Sticky notes (verde y rojo)
Cables de extensión (Corriente eléctrica y HDMI)
Café, Té u otra bebida estimulante caliente.
Qin, J., & D’Ignazio, J. (2010). Lessons learned from a two-year experience in science data literacy education.