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**Inscripción**: [Introducción a Github](https://www.eventbrite.com.ar/e/1045617188157)
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Este taller está diseñado para introducir a investigadoras/es a GitHub, una potente plataforma para el control de versiones y la colaboración. Los participantes aprenderán los fundamentos del uso de GitHub para gestionar sus proyectos de investigación, incluyendo cómo crear y gestionar repositorios, realizar un seguimiento de los cambios y colaborar con otras personas.
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Los objetivos específicos de aprendizaje incluyen:
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- Comprender los conceptos básicos del control de versiones y cómo se aplican a los flujos de trabajo de investigación.
@@ -34,10 +34,7 @@ Al final del taller, los participantes serán capaces de integrar GitHub en sus
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Este tutorial está dirigido a investigadoras/es de todas las disciplinas interesados en mejorar sus habilidades de gestión de proyectos y colaboración utilizando GitHub. Es ideal para quienes forman parte de equipos o grupos de investigación, con cierta familiaridad con los flujos de trabajo de investigación, pero no se requiere experiencia previa con GitHub.
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### Requisitos
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Los participantes deben disponer de un ordenador/portátil con acceso a Internet y almacenamiento suficiente para instalar Git. Deberán tener Git instalado y una cuenta de GitHub creada antes del taller.
- Crear una cuenta gratuita de GitHub: [https://github.com/](https://github.com/)
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Los participantes deben disponer de un ordenador o portátil con acceso a Internet y almacenamiento suficiente para instalar Git. Deberán tener [Git instalado](https://git-scm.com/) y una [cuenta de GitHub](https://github.com/) creada antes del taller.
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### Tutoras
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@@ -57,9 +54,9 @@ Los participantes deben disponer de un ordenador/portátil con acceso a Internet
**Inscripción**: [Análisis de Datos Satelitales en R](https://www.eventbrite.com.ar/e/1045614801017)
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El análisis de datos satelitales en R, combinado con técnicas de Machine Learning, abre nuevas oportunidades para interpretar y aprovechar la información geoespacial.
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En este tutorial se abordarán aplicaciones prácticas utilizando R para procesar y analizar imágenes satelitales. Se demostrará cómo aprovechar librerías especializadas en R, como raster, sf y caret, para manipular datos espaciales y construir modelos predictivos. El uso de Machine Learning permitirá identificar patrones en grandes conjuntos de datos satelitales, aplicando algoritmos como árboles de decisión, SVM y Random Forest.
@@ -85,9 +82,9 @@ Mi especializo en modelos de series de tiempo y de clasificación en Machine Lea
**Inscripción**: [Tutorial con Arrow y DuckDB](https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457)
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Mientras que los conjuntos de datos son cada vez mayores, los recientes avances en tecnologías como Apache Arrow y DuckDB están poniendo al alcance de cualquiera el análisis de conjuntos de datos que antes requerían una infraestructura compleja.
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@@ -105,11 +102,11 @@ Este tutorial está dirigido a todos aquellos que necesiten analizar conjuntos d
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Los participantes que no tengan acceso a HPC se beneficiarán especialmente de este tutorial, ya que las herramientas utilizadas pueden instalarse fácilmente en un ordenador portátil normal y proporcionar un buen rendimiento.
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### Requisitos
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Los participantes ya deben estar familiarizados con la manipulación de datos con el {tidyverse} (saber utilizar los 5 verbos más comunes de {dplyr} para el análisis de datos: mutate(), select(), filter(), summarize(), arrange() combinados con group_by()).
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Los participantes deben estar familiarizados con la manipulación de datos con el {tidyverse} y saber utilizar los 5 verbos más comunes de {dplyr} para el análisis de datos: mutate(), select(), filter(), summarize(), arrange() combinados con group_by().
**Inscripción**: [Llevá tus gráficos con ggplot2 al siguiente nivel](https://www.eventbrite.com.ar/e/1045608201277)
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Crear visualizaciones claras, informativas y cautivantes es una labor indiscutida dentro del análisis de datos, tanto dentro de la academia como de la industria. Sin embargo, la amplia mayoría de los tutoriales o de los cursos iniciales de R suelen explicar solamente cómo funciona la gramática de gráficos de ggplot2, sin abarcar la potencialidad de los parámetros estéticos que ayudan a comunicar de forma no verbal el objetivo del gráfico. En este taller vamos a mostrar cómo editar el texto y los colores, tanto de forma específica como a partir del uso de paletas, y cómo adaptar el gráfico a criterios específicos de publicación.
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@@ -144,9 +141,7 @@ El tutorial está destinado a un público amplio que busque llevar sus gráficos
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### Requisitos
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Para poder seguir sin problemas las actividades del tutorial, es necesario tener algún grado de experiencia, aunque sea inicial, con R y RStudio y con el paquete ggplot2.
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Deberán tener una computadora con R y R Studio instalados y actualizados. También deberán instalar el paquete tidyverse, que incluye al paquete ggplot2, sobre el cual tratará el curso.
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Para seguir sin problemas las actividades del tutorial, es necesario tener algún grado de experiencia, aunque sea inicial, con R y RStudio y con el paquete ggplot2. Además deberán tener una computadora con R y R Studio instalados y actualizados. Al igual que el paquete tidyverse, que incluye al paquete ggplot2, sobre el cual tratará el curso.
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@@ -165,22 +160,23 @@ Deberán tener una computadora con R y R Studio instalados y actualizados. Tambi
**Inscripción**: [Tutorial de modelización de nichos ecológicos](https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127)
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El tutorial cubrirá la teoría básica de la modelización de nichos ecológicos (ENM) y la modelización de la distribución de especies (SDM) y sus principales metodologías. Al final del curso, predominantemente práctico, los participantes tendrán la capacidad de ejecutar los modelos y comprender sus resultados, así como de elegir y aplicar la metodología correcta en función del objetivo de su tipo de estudio y de los datos. La tutoría será principalmente práctica, con algunos momentos teóricos. Todos los procesos de modelización, cálculos, gráficos y mapas se llevarán a cabo con R. Los participantes aprenderán a utilizar el algoritmo de modelización Maxent, a través del paquete {flexsdm} para desarrollar los modelos y se utilizará el paquete {tmap} para generar mapas.
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### Objetivos:
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1. presentar las bases teóricas de los modelos que se pueden utilizar;
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2. discutir las ventajas y limitaciones de los modelos en el contexto de diferentes aplicaciones;
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3. presentar cómo realizar correctamente un estudio de modelización del nicho ecológico o de la distribución de especies con distintos fines;
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4. Iniciar en el uso de la modelización de la distribución geográfica de especies utilizando R;
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- Presentar las bases teóricas de los modelos que se pueden utilizar;
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- Discutir las ventajas y limitaciones de los modelos en el contexto de diferentes aplicaciones;
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- Presentar cómo realizar correctamente un estudio de modelización del nicho ecológico o de la distribución de especies con distintos fines;
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- Iniciar en el uso de la modelización de la distribución geográfica de especies utilizando R;
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Estudiantes, investigadores y profesionales en cualquier etapa de su carrera con interés en desarrollar y aplicar la modelización de distribución de especies y/o nicho ecológico de forma reproducible y automatizada. Los participantes deben estar acostumbrados a trabajar con ordenadores, tener una buena conexión a Internet y, preferiblemente, una cámara web, ya que las sesiones en línea en directo están destinadas a ser altamente interactivas. Se recomienda tener experiencia básica con R, aunque no es estrictamente obligatorio. Todos los scripts de R serán proporcionados y explicados en detalle.
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### Requisitos
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- Última versión de R y RStudio y paquetes que se enviarán por correo electrónico. 32MB RAM deseable, pero es posible ejecutar el script con 16MB.
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Última versión de R y RStudio y paquetes que se enviarán por correo electrónico. 32MB RAM deseable, pero es posible ejecutar el script con 16MB.
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### Tutor
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@@ -197,7 +193,7 @@ Estudiantes, investigadores y profesionales en cualquier etapa de su carrera con
**Inscripción**: [Optimizando Shiny: consejos y trucos de rendimiento](https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967)
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**Idioma:** Español
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### Tutor
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**Samuel Calderon** actualmente trabaja como R shiny developer en Appsilon. Previamente, su desempeño profesional ha sido en el sector público peruano, participando en iniciativas de recojo, análisis y sistematización de información con miras a mejorar la calidad de los servicios brindados a la ciudadanía en temas de lucha contra el tráfico ilícito de drogas, mejora de la calidad de la educación superior universitaria, lucha contra la corrupción y medición de la pobreza monetaria.
[**Samuel Calderon**](https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/) actualmente trabaja como R shiny developer en Appsilon. Previamente, su desempeño profesional ha sido en el sector público peruano, participando en iniciativas de recojo, análisis y sistematización de información con miras a mejorar la calidad de los servicios brindados a la ciudadanía en temas de lucha contra el tráfico ilícito de drogas, mejora de la calidad de la educación superior universitaria, lucha contra la corrupción y medición de la pobreza monetaria.
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## Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto: Implementando Buenas Prácticas
**Inscripción**: [Desarrollo de Paquetes en R](https://www.eventbrite.cl/e/desarrollo-de-paquetes-en-r-desde-la-idea-hasta-la-implementacion-tickets-1046361845447)
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**Idioma:** Español
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@@ -285,11 +279,11 @@ El tutorial esta enfocado en usuario de R, desarrolladores de R, investigadores,
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PC o Laptop con R, RStudio y RTools (windows) instalados, paquetes: devtools, available, usethis, testthat.
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PC o Laptop con R, RStudio y RTools (windows) instalados y paquetes: devtools, available, usethis, testthat.
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### Tutor
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**Renzo Cáceres Rossi**, es un especialista en el lenguaje de programación R, ya ha participado en el Latin R 2022 con la ponencia Introducción a RMarkdown, ha dictado tutoriales, conferencias en diversas universidades en Latinoamérica a través del IEEE.
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Es creador de contenido sobre ciencia de datos a través de su canal de YouTube
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<https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi>
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Es creador de contenido sobre ciencia de datos a través de [su canal de YouTube.](https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi)
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