Código, datos y entorno: las tres claves para que otros repliquen tus resultados
Contenedores RMarkdown Entornos
Piénsalo así: La reproducibilidad computacional es como darle a alguien tu cocina (código), ingredientes (datos) y receta (análisis) para que haga el mismo plato. ¡El secreto está en compartir todo!
¿Qué aprenderás?
Comprender el concepto de reproducibilidad en ciencia
Identificar barreras comunes a la reproducibilidad
Implementar prácticas de investigación reproducibles
Reconocer la diferencia entre reproducibilidad y replicación
Pipeline Reproducible
Haz clic en cada etapa para activarla y construir tu pipeline
RMarkdown
Documento integrado
Git + GitHub
Control de versiones
Docker
Contenedor del entorno
Verificación
Resultados replicados
Haz clic en un paso del pipeline para ver su descripción.
Mini-quiz de reproducibilidad
1. ¿Qué ventaja principal ofrece Docker para la reproducibilidad?
Hace el código más rápido
Garantiza el mismo entorno en cualquier máquina
Elimina la necesidad de datos
2. ¿Qué es RMarkdown?
Un lenguaje de programación
Un formato que integra análisis, código y narrativa
Un gestor de paquetes de R
Activa todas las etapas del pipeline y responde el mini-quiz para obtener tu insignia.
¡INSIGNIA DE REPRODUCIBILIDAD!
Sabes construir pipelines reproducibles. ¡Tu investigación puede ser replicada por cualquiera!
Resumen del Módulo
Puntos Clave
Los conceptos de este módulo sientan las bases para tu formación como investigador.
La aplicación práctica te permitirá diseñar estudios más sólidos.
El pensamiento crítico es una habilidad esencial que debes cultivar.
La coherencia entre teoría, metodología y análisis es clave para la calidad investigativa.