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El Control de Versiones con Git
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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:
Applied Science
Computer Science
Information Science
Mathematics
Measurement and Data
Material Type:
Module
Provider:
The Carpentries
Author:
Alejandra Gonzalez-Beltran
Amy Olex
Belinda Weaver
Bradford Condon
Casey Youngflesh
Daisie Huang
Dani Ledezma
Francisco Palm
Garrett Bachant
Heather Nunn
Hely Salgado
Ian Lee
Ivan Gonzalez
James E McClure
Javier Forment
Jimmy O'Donnell
Jonah Duckles
K.E. Koziar
Katherine Koziar
Katrin Leinweber
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
P. L. Lim
Paula Andrea Martinez
Peace Ossom Williamson
Rayna M Harris
Romualdo Zayas-Lagunas
Sarah Stevens
Saskia Hiltemann
Shirley Alquicira
Silvana Pereyra
Tom Morrell
Valentina Bonetti
Veronica Ikeshoji-Orlati
Veronica Jimenez
butterflyskip
dounia
Date Added:
08/07/2020
Library Carpentry: Introduction to Git
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Library Carpentry lesson: An introduction to Git. What We Will Try to Do Begin to understand and use Git/GitHub. You will not be an expert by the end of the class. You will probably not even feel very comfortable using Git. This is okay. We want to make a start but, as with any skill, using Git takes practice. Be Excellent to Each Other If you spot someone in the class who is struggling with something and you think you know how to help, please give them a hand. Try not to do the task for them: instead explain the steps they need to take and what these steps will achieve. Be Patient With The Instructor and Yourself This is a big group, with different levels of knowledge, different computer systems. This isn’t your instructor’s full-time job (though if someone wants to pay them to play with computers all day they’d probably accept). They will do their best to make this session useful. This is your session. If you feel we are going too fast, then please put up a pink sticky. We can decide as a group what to cover.

Subject:
Applied Science
Computer Science
Information Science
Mathematics
Measurement and Data
Material Type:
Module
Provider:
The Carpentries
Author:
Alex Mendes
Alexander Gary Zimmerman
Alexander Mendes
Amiya Maji
Amy Olex
Andrew Lonsdale
Annika Rockenberger
Begüm D. Topçuoğlu
Belinda Weaver
Benjamin Bolker
Bill McMillin
Brian Moore
Casey Youngflesh
Christoph Junghans
Christopher Erdmann
DSTraining
Dan Michael O. Heggø
David Jennings
Erin Alison Becker
Evan Williamson
Garrett Bachant
Grant Sayer
Ian Lee
Jake Lever
Jamene Brooks-Kieffer
James Baker
James E McClure
James O'Donnell
James Tocknell
Janoš Vidali
Jeffrey Oliver
Jeremy Teitelbaum
Jeyashree Krishnan
Joe Atzberger
Jonah Duckles
Jonathan Cooper
João Rodrigues
Katherine Koziar
Katrin Leinweber
Kunal Marwaha
Kurt Glaesemann
L.C. Karssen
Lauren Ko
Lex Nederbragt
Madicken Munk
Maneesha Sane
Marie-Helene Burle
Mark Woodbridge
Martino Sorbaro
Matt Critchlow
Matteo Ceschia
Matthew Bourque
Matthew Hartley
Maxim Belkin
Megan Potterbusch
Michael Torpey
Michael Zingale
Mingsheng Zhang
Nicola Soranzo
Nima Hejazi
Nora McGregor
Oscar Arbeláez
Peace Ossom Williamson
Raniere Silva
Rayna Harris
Rene Gassmoeller
Rich McCue
Richard Barnes
Ruud Steltenpool
Ryan Wick
Rémi Emonet
Samniqueka Halsey
Samuel Lelièvre
Sarah Stevens
Saskia Hiltemann
Schlauch, Tobias
Scott Bailey
Shari Laster
Simon Waldman
Stefan Siegert
Thea Atwood
Thomas Morrell
Tim Dennis
Tommy Keswick
Tracy Teal
Trevor Keller
TrevorLeeCline
Tyler Crawford Kelly
Tyler Reddy
Umihiko Hoshijima
Veronica Ikeshoji-Orlati
Wes Harrell
Will Usher
William Sacks
Wolmar Nyberg Åkerström
Yuri
abracarambar
ajtag
butterflyskip
cmjt
hdinkel
jonestoddcm
pllim
Date Added:
08/07/2020
Library Carpentry: Introduction to Working with Data (Regular Expressions)
Unrestricted Use
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This Library Carpentry lesson introduces librarians and others to working with data. This Library Carpentry lesson introduces people with library- and information-related roles to working with data using regular expressions. The lesson provides background on the regular expression language and how it can be used to match and extract text and to clean data.

Subject:
Applied Science
Information Science
Mathematics
Measurement and Data
Material Type:
Module
Provider:
The Carpentries
Author:
Alex Volkov
Alexander Mendes
Angus Taggart
Belinda Weaver
BertrandCaron
Bianca Peterson
Christopher Edsall
Christopher Erdmann
Chuck McAndrew
Dan Michael Heggø
Dan Michael O. Heggø
Elizabeth Lisa McAulay
Felix Hemme
François Michonneau
James Baker
Janice Chan
Jeffrey Oliver
Jeremy Guillette
Jodi Schneider
Jonah Duckles
Katherine Koziar
Katrin Leinweber
Kunal Marwaha
PH03N1X007
Paul R. Pival
Saskia Scheltjens
Shari Laster
Tim Dennis
fdsayre
lsult
remerjohnson
yvonnemery
Date Added:
08/07/2020
Library Carpentry: SQL
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Library Carpentry, an introduction to SQL for Librarians This Library Carpentry lesson introduces librarians to relational database management system using SQLite. At the conclusion of the lesson you will: understand what SQLite does; use SQLite to summarise and link data.

Subject:
Applied Science
Information Science
Mathematics
Measurement and Data
Material Type:
Module
Provider:
The Carpentries
Author:
Anna-Maria Sichani
Belinda Weaver
Christopher Erdmann
Dan Michael Heggø
David Kane
Elaine Wong
Emanuele Lanzani
Fernando Rios
Jamene Brooks-Kieffer
James Baker
Janice Chan
Jeffrey Oliver
Katrin Leinweber
Kunal Marwaha
Reid Otsuji
Ruud Steltenpool
Tim Dennis
mdschleu
orobecca
thegsi
Date Added:
08/07/2020
Library Carpentry: The UNIX Shell
Unrestricted Use
CC BY
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Library Carpentry lesson to learn how to use the Shell. This Library Carpentry lesson introduces librarians to the Unix Shell. At the conclusion of the lesson you will: understand the basics of the Unix shell; understand why and how to use the command line; use shell commands to work with directories and files; use shell commands to find and manipulate data.

Subject:
Applied Science
Information Science
Mathematics
Measurement and Data
Material Type:
Module
Provider:
The Carpentries
Author:
Adam Huffman
Alex Kassil
Alex Mendes
Alexander Konovalov
Alexander Morley
Ana Costa Conrado
Andrew Reid
Andrew T. T. McRae
Ariel Rokem
Ashwin Srinath
Bagus Tris Atmaja
Belinda Weaver
Benjamin Bolker
Benjamin Gabriel
BertrandCaron
Brian Ballsun-Stanton
Christopher Erdmann
Christopher Mentzel
Colin Sauze
Dan Michael Heggø
Dave Bridges
David McKain
Dmytro Lituiev
Elena Denisenko
Eric Jankowski
Erin Alison Becker
Evan Williamson
Farah Shamma
Gabriel Devenyi
Gerard Capes
Giuseppe Profiti
Halle Burns
Hannah Burkhardt
Ian Lessing
Ian van der Linde
Jake Cowper Szamosi
James Baker
James Guelfi
Jarno Rantaharju
Jarosław Bryk
Jason Macklin
Jeffrey Oliver
John Pellman
Jonah Duckles
Jonny Williams
Katrin Leinweber
Kevin M. Buckley
Kunal Marwaha
Laurence
Marc Gouw
Marie-Helene Burle
Marisa Lim
Martha Robinson
Martin Feller
Megan Fritz
Michael Lascarides
Michael Zingale
Michele Hayslett
Mike Henry
Morgan Oneka
Murray Hoggett
Nicola Soranzo
Nicolas Barral
Noah D Brenowitz
Owen Kaluza
Patrick McCann
Peter Hoyt
Rafi Ullah
Raniere Silva
Ruud Steltenpool
Rémi Emonet
Stephan Schmeing
Stephen Jones
Stephen Leak
Stéphane Guillou
Susan J Miller
Thomas Mellan
Tim Dennis
Tom Dowrick
Travis Lilleberg
Victor Koppejan
Vikram Chhatre
Yee Mey
colinmorris
csqrs
earkpr
ekaterinailin
hugolio
jenniferleeucalgary
reshama shaikh
sjnair
Date Added:
08/07/2020
R para Análisis Científicos Reproducibles
Unrestricted Use
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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:
Applied Science
Computer Science
Information Science
Mathematics
Measurement and Data
Material Type:
Module
Provider:
The Carpentries
Author:
A. s
Alejandra Gonzalez-Beltran
Ana Beatriz Villaseñor Altamirano
Antonio
AntonioJBT
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
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
Rayna M Harris
Richard Barnes
Richard McCosh
Romualdo Zayas-Lagunas
Sandra Brosda
Sasha Lavrentovich
Shirley Alquicira Hernandez
Silvana Pereyra
Tobin Magle
Veronica Jimenez
juli arancio
raynamharris
saynomoregrl
Date Added:
08/07/2020