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Si eres una persona con deseos de desarrollar proyectos de código abierto que puedan ser compartidos, quieres replicar y /o mejorar proyectos existentes o convertirte en un científico de datos, es muy probable que hayas leído o escuchado sobre el Lenguaje R. En este post daremos un paso breve sobre sus características, las posibilidades de emplearlo en tus proyectos y las oportunidades laborales que tendrás cuando aprendas a utilizarlo.

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La investigación abierta despliega nuevos horizontes en distintos niveles, económicos, sociales, industriales, politicos e incluso en las ciencias puras. Esta investigación permite que los resultados de los estudios y de los procesos sean abiertos, respetando la licencia de conocimiento libre. Además se publican los datos, procedimientos y otras herramientas de la investigación (cuadernos de notas, cuadernos de campo, videos de experimentos, datos de encuestas, etc.).

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¿Quieres cambiar tus artículos a un formato más intuitivo, legible y fácil de editar? Si tu respuesta es sí, puedes hacerlo con los Jupyter Notebook, una aplicación web que permite incorporar código y texto a los documentos de una forma sencilla y fluida; facilitando que otras personas colaboren en tu investigación. Utilizar estos elementos permitirá ver la descripción y resultados de tu analísis de una forma más gráfica y en tiempo real, algo especialmente útil para garantizar la reproducibilidad de tus resultados.

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Alrededor del mundo, gracias a la importancia del sector tecnológico a nivel global, existe una gran cantidad de programadores, todos con sus destrezas, afinidades y aspiraciones particulares que hacen de sus proyectos colaborativos algo interesante y único, contribuyendo con su toque personal. Debido a la gran prevalencia de prácticas de código abierto en plataformas tales como Github, utilizadas por la mayoría de los desarrolladores de software existentes, se puede ver en ocasiones cómo el proceso mediante el cual proyecto se llevó a cabo y cómo pensaron respecto a ciertos problemas que se presentaron, cómo previeron cada mínimo detalle necesario para reproducir y crear de manera independiente el producto final, ya sea una pieza de software, un diseño de hardware, o inclusive algo tan común pero no menos importante como lo es una foto o un sonido, reproducibles en todo sentido de la palabra.

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La investigación colaborativa es un término que se le atribuye al hecho de realizar o llevar a cabo investigaciones y/o proyectos donde participan más de una persona, instituciones o empresas. La ventaja de este tipo de investigación es la unión de distintos conocimientos, experiencias y perspectivas que pueden resultar en innovaciones, aprendizajes mutuos y condiciones estables u optimas para enfrentar obstáculos.

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¿Necesitas aprender Git para manejar con mayor eficiencia y control tus projectos y trabajos? Ya sea para desarrollo de software, creación de páginas web, investigaciones científicas, o para manejar tus escritos, te podría ser muy útil aprovechar la seguridad que te da Git para el control de versiones, o la facilidad con la que permite la investigación colaborativa. Además, podría serte de mucha ayuda a la hora de buscar empleo en tu área de trabajo, ya que los proyectos y contribuciones que tengas almacenados en Git te servirán como parte de tu currículo. Sin embargo, puede parecerte algo intimidante debido a la gran diversidad de opciones que te proporciona, además del uso requerido de la línea de comandos en la aplicación Git. Pero si sigues los 10 pasos que presentamos a continuación, te darás cuenta de lo sencillo que puede resultar subir y manejar archivos en tu primer repositorio, crear varias ramas en el mismo y compartir archivos con colaboradores.

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Si buscas la democratización del conocimiento, oportunidades de intercambio y colaboración, mayor productividad científica, y mucho más, la Ciencia Abierta es el camino. La producción del conocimiento científico se verá revolucionado gracias a esta forma de hacer ciencia.

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Este breve tutorial te mostrará como graficar mapas en R, extaer datos de archivos de formato shapefile, resaltar puntos en tu mapa y modificar su apariencia utilizando las bibliotecas rgdal y ggplot2.

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Quizá hayas escuchado el término NFT últimamente. Títulos de noticias descabelladas como «Porque este CryptoPunk NFT fue vendido por \$532 millones de USD» o «Memes clásicos que fueron vendidos como NFT».

En este último artículo, se hace mención al meme de la «novia posesiva» que fue vendido por \$411,000.00 USD.

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Una gráfica es una buena manera de expresar los datos, estos ayudan a ver detalles que simplemente pueden pasar desapercibidos cuando sólo se los analizan numericamente, estos pueden tener aún mayor impacto si estan animados. ¿Por qué no hacerlo?. En este artículo se describe como hacer animación usando ggplot2 y gganimate en R.

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