diff --git a/pages/blog/0006-LenguajeR/LenguajeR.md b/pages/blog/0006-LenguajeR/LenguajeR.md index 2ab1ad8f..51bef416 100644 --- a/pages/blog/0006-LenguajeR/LenguajeR.md +++ b/pages/blog/0006-LenguajeR/LenguajeR.md @@ -3,7 +3,7 @@ .. slug: que-es-el-lenguaje-r-y-como-puede-ayudarte-en-tus-proyectos .. date: 2020-01-17 .. author: Yurely Camacho -.. tags: open science +.. tags: open science, r, rstudio, posit, data science, ciencia de datos, rmarkdown .. category: r .. link: .. description: @@ -15,83 +15,218 @@ ![header](../../../images/blog/que-es-el-lenguaje-r-y-como-puede-ayudarte-en-tus-proyectos/header.png) -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, realizando algunas búsquedas habrás leido u oido escuchar acerca del [Lenguaje R](https://www.r-project.org/). En este post daremos un paso breve sobre sobre sus características, las posibilidades de utilizarlo en tus proyectos y las oportunidades laborales que tendrás cuando lo manejes de forma fluida. +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](https://www.r-project.org/). 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. -Primero vamos a resaltar la importancia que tiene y ha tenido la **Estadística** en distintos ámbitos. Como profesional en cualquier área, habrás estudiado o quizás en algún momento te mencionaron la palabra estadística. El mundo y las situaciones cotidianas están rodeadas de incertidumbre y la estadística es la disciplina que tiene mejor comportamiento con respecto a esta. Sin embargo, para implementarla y familiarizarnos con su gran potencialidad, resulta necesario manejar una herramienta que sea fácil de aprender, que cuente con la aprobación de un gran número de analistas de datos, que esté en constante actualización y que sea demandada en grandes empresas. En efecto, el lenguaje R cumple con estas y otras especificaciones. - -R fue desarrollado por los estadísticos (**Robert Gentlemann**)\[https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Gentleman\_(statistician)\] y (**Ross Ihaka**)\[https://en.wikipedia.org/wiki/Ross_Ihaka\] del Departamento de Estadística de la (**Universidad de Auckland**)\[http://www.nuevazelanda.cl/universidades/university-of-auckland.htm\] en 1993, el acrónimo R se deriva de los nombres de sus desarrolladores. Actualmente es un proyecto *colaborativo, gratuito, de código abierto* y se encuentra a cargo del **R Development Core Team**. Esto quiere decir que detrás del proyecto existe una comunidad de usuarios y programadores que se encuentran activos en la mejora y desarrollo de nuevas funcionalidades para el lenguaje. R está pensado para que los interesados implementen funciones estadísticas desde las más básicas, como el cálculo de promedios, la generación de publicaciones con aplicaciones web, la aplicación de técnicas estadísticas avanzadas (por ejemplo, en (*big data*)\[https://en.wikipedia.org/wiki/Big_data\]) hasta la generación de gráficos interactivosy de alta calidad. Tienes todo lo que necesitas en un mismo lenguaje. - -Puedes utilizar R a través de línea de comandos, sin embargo existen varios **Entornos de Desarrollo Integrado (IDE)** entre los que destacan (**RStudio**)\[https://rstudio.com/\] y (**Rcommander**)\[https://www.rcommander.com/\] por su fácil empleo y las funcionalidades que ofrecen. - -Ahora bien, ya que sabes de qué puede serVirte R, quizás en este momento te preguntarás: +Antes de conocer sobre R, vamos primero a resaltar la importancia que +tiene y ha tenido la **Estadística** en distintos ámbitos, ya te darás +cuenta por qué lo hacemos. Como profesional en cualquier área, habrás +estudiado o al menos te mencionaron la palabra estadística. El mundo y +las situaciones cotidianas están rodeadas de incertidumbre y la +estadística es la disciplina que se encarga de estudiarla. Sin embargo, +para implementarla y conocer su gran potencialidad, resulta necesario +manejar una herramienta que sea fácil de aprender, que cuente con la +aprobación de un gran número de analistas de datos, que esté en +constante actualización y que sea demandada en grandes empresas. En +efecto, el lenguaje R cumple con estos y otros requerimientos. + +R fue desarrollado por los estadísticos [**Robert +Gentlemann**](https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Gentleman\_(statistician)) +y [**Ross Ihaka**](https://en.wikipedia.org/wiki/Ross_Ihaka) del +Departamento de Estadística de la [**Universidad de +Auckland**](http://www.nuevazelanda.cl/universidades/university-of-auckland.htm) +en 1993. El acrónimo R se deriva de los nombres de sus desarrolladores. +Actualmente es un proyecto de software libre para la computación +estadística y los gráficos. Es *colaborativo, gratuito, de código +abierto* y se encuentra a cargo del **R Development Core Team**. Esto +quiere decir, que detrás del proyecto existe una comunidad de usuarios y +programadores que buscan mejorar y desarrollar nuevas funcionalidades +para el lenguaje. R se perfila como un lenguaje para estadísticos, sin +embargo cualquier persona interesada puede utilizarlo. Está pensado para +que los usuarios implementen funciones estadísticas, desde las más +básicas como el cálculo de promedios, la generación de publicaciones con +aplicaciones web, la aplicación de técnicas de machine learning, hasta +la generación de gráficos interactivos y de alta calidad. Tienes todo lo +que necesitas en un mismo lenguaje. + +Puedes utilizar R a través de línea de comandos, sin embargo te +recomendamos que utilices un **Entorno de Desarrollo Integrado (IDE)**, +por ejemplo [**RStudio**](https://rstudio.com/) (el cual desde octubre +del 2022 se convertirá en [Posit](https://posit.co/)) que es uno de los +más utilizados por su fácil empleo y las amplias funcionalidades que +ofrece. + +Ahora bien, ya que conoces un poco más sobre R, quizás en este momento +te preguntarás: **¿De qué me puede servir aprender este lenguaje?** -La respuesta es simple pero extensa, aquí te presentamos algunas razones para que te animes a utilizar R: - -- Si necesitas resumir, visualizar y analizar cualquier cantidad de datos, R es una buena alternativa porque es fácil de aprender. Solo necesitas tener a disposición un computador, tiempo y sed de conocimientos. - -- Cualquier funcionalidad estadística, como el cálculo de medidas descriptivas, la generación de gráficos potentes, de alta calidad (estáticos y dinámicos) pueden ser fácilmente implementados con R. Tienes todo lo que necesitas en un mismo lenguaje y, además, es gratuito. - -- Mediante la generación de (**Scripts**)\[https://es.wikipedia.org/wiki/Script\] puedes tener almacenado y a disposición inmediata el código y los datos originales (por ejemplo un archivo .csv más el script de R) para resolver un problema en particular. Esto te permite reutilizarlo y también compartirlo porque lo hace *reproducible y colaborativo*. - -- Los entornos *Rstudio y Rcommander* te facilitan el desarrollo y permiten manejar el lenguaje de una manera amigable. En una ventana podrás ejecutar el código, en otra se mostrará la salida, tienes una ventana para ver las variables que has guardado y, otra disponible para que guardes tu script. +La respuesta es simple pero extensa, aquí te presentamos algunas razones +para que te animes a utilizar R: + +- Si necesitas resumir, visualizar y analizar cualquier cantidad de + datos, R es una buena alternativa porque es fácil de + aprender. Solo necesitas tener a disposición un computador, tiempo y + sed de conocimientos. + +- Cualquier funcionalidad estadística, como el cálculo de medidas + descriptivas, la generación de gráficos potentes y de alta calidad + (estáticos y dinámicos) pueden ser fácilmente implementados con R. + Tienes todo lo que necesitas en un mismo lenguaje. + +- Mediante la generación de + [**Scripts**](https://es.wikipedia.org/wiki/Script) puedes tener + almacenado y a disposición inmediata el código y los datos originales + (por ejemplo un archivo .csv más el script de R) para resolver un + problema en particular. Esto te permite reutilizarlo y también + compartirlo haciéndolo *reproducible y colaborativo*. + +- Los entornos de desarrollo integrado, como *Rstudio*, facilitan el + desarrollo y te permiten manejar el lenguaje de una manera amigable. + En una ventana podrás ejecutar el código, en otra se mostrará la + salida, también tienes una ventana para ver las variables que has + guardado y otra disponible para que guardes tu script, todo en un + mismo lugar. ![RStudio](img/RStudio.png) -- R te permite obtener resultados detallados y generar reportes profesionales con ayuda de herramientas como (**Rmarkdown**)\[https://rmarkdown.rstudio.com/\] y permite exportarlos a formatos como HTML y PDF. Tu jefe, o la persona interesada en tus reportes, quedará impresionado cuando le presentes un informe detallado utilizando R. - -- Como mencionamos antes, es un software de gran demanda en el mundo laboral, y conocerlo puede mejorar tus posibilidades de empleo. Actualmente las empresas buscan analizar sus datos para tomar decisiones informadas y en base a ello, obtener ventajas competitivas. Por tal motivo, si cuentas con algunas habilidades para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, puedes darle valor a tu perfil profesional. - -- Si te animas, muy pronto podrás formar parte de los desarrolladores de R incorporando librerías y paquetes para funciones estadísticas. - -- Aunque no tienes que ser un estadístico ni un programador para usar R, lo que si necesitas aprender son aspectos básicos sobre la interpretación de estadísticas y de dónde se derivan. Asimismo, tener ciertas capacidades sobre la programación. Lo más importante es la disposición que tengas, recuerda que R es fácil de aprender. Incluso si te animas, muy pronto podrás formar parte de los desarrolladores de R incorporando *librerías y paquetes* para funciones estadísticas. - -- En la web, en libros y tutoriales disponibles en la (página oficial de R)\[https://www.r-project.org/\] puedes documentarte sobre el uso de este lenguaje, las funciones y paquetes a tu disposición. El acceso a la documentación de R es totalmente gratuita, una de las características más resaltantes del lenguaje. - -- Puedes procesar datos de distintos formatos, ya que R permite leer datos de otros software como SPSS, SAS, Excel entre otros. - -- El sistema operativo de tu computador tampoco es un inconveniente a la hora de trabajar con R: es compatible con Windows, Linux y MacOS. - -- Como R es de código y acceso abierto, permite hacer control de versiones usando una herramienta como (**Git**)\[https://git-scm.com/\], entre otras. - -- Actualmente se encuentran disponibles más de 2300 librerías desarrolladas en R y puedes descargarlas a través de https://cran.r-project.org/mirrors.html. ¡Imagina todo lo que puedes hacer para procesar tus datos con estas librerías!. - -En el post (**Gigantes informáticos dan su apoyo al lenguaje de programación R**)\[https://diarioti.com/gigantes-informaticos-dan-su-apoyo-al-lenguaje-de-programacion-r/88705\] indican que (*Microsoft*)\[https://www.microsoft.com/es-ve\], (*Google*)\[https://about.google/\], (*HP*)\[http://welcome.hp.com/country/us/en/c/welcome.html\] y (*Oracle*)\[https://www.oracle.com/index.html\] se han sumado al consorcio R porque apoyan el desarrollo de este lenguaje. Si esto es así, debe ser porque tiene altas potencialidades ¿no crees? De la misma manera, grandes e influyentes empresas reconocen sus capacidades, entre ellas (*NASA*)\[https://www.nasa.gov/\], (*Banco Santander*)\[https://www.santander.com/es/home\], (*Samsung*)\[https://www.samsung.com/\], (*Western Union*)\[https://www.westernunion.com/ve/es/home.html\], (*eBay*)\[https://ve.ebay.com/\], (*Honda*)\[https://www.honda.com/\], (*Hyundai*)\[https://www.hyundai.es/\], (*Avon*)\[https://www.avon.com/\], (*Nestle*)\[https://www.nestle.com/\], entre otros según lo mencionado en (este post)\[https://www.maximaformacion.es/blog-dat/para-quien-esta-pensado-r-software/\] - -Quizás también te preguntarás ¿tiene inconvenientes? - -Pues si, aunque R es potente en el ámbito estadístico y de ciencia de datos, no es un lenguaje de programación de propósito general. Los lenguajes de propósito general, como su nombre lo indica, pueden ser utilizados con distintos fines, entre ellos la comunicación entre computadoras y dispositivos, el acceso y manejo de bases de datos, el diseño de imágenes o páginas, la creación de sistemas operativos, compiladores, entre otras cosas y, como ya mencionamos, R es utilizado principalmente como un lenguaje estadístico. -Asimismo, en algunos casos, puede resultar lento si se compara con otros lenguajes de programación, como Python. - -A continuación presentamos dos estudios formales donde se refleja el lugar que ocupa R con respecto a su uso. - -1. La (**20ª Encuesta Anual de KDnuggets Software Poll 2019**)\[https://www.kdnuggets.com/2019/05/poll-top-data-science-machine-learning-platforms.html\] la cual contó con más de 1.800 participantes, donde *Python* obtuvo el primer lugar. Sin embargo, R no se queda atrás en esta encuesta y junto con otro lenguaje llamado *RapidMiner* son usados aproximadamente por el 50% de los participantes. - -1. El **Estudio de popularidad de lenguajes de programación** (PYPL PopularitY of Programming Language)\[https://adtmag.com/articles/2019/01/08/tiobe-jan-2019.aspx\] basado en la cantidad de tutoriales que se buscan en google donde para este año R ocupa el séptimo lugar. - -Quizás estés aún pensando que no saber programar es una seria limitante para aprender R. Eso no debería preocuparte, porque hay una cantidad importante de tutoriales que pueden aportarte ideas para comenzar, y también puedes probar con códigos de ejemplo y datos reales que son de acceso abierto. En las referencias te dejamos algunos enlaces de tutoriales de R, libros y algunas Cheatsheets (hojas de referencia). +- R te permite obtener resultados detallados y generar reportes + profesionales con ayuda de herramientas como + [**Rmarkdown**](https://rmarkdown.rstudio.com/). Con esta + funcionalidad puedes exportarlos a formatos como HTML y PDF. Tu jefe, + o la persona interesada en tus reportes, quedará impresionado cuando + le presentes un informe detallado utilizando R. + +- Como mencionamos antes, es un software de gran demanda en el mundo + laboral, y conocerlo puede mejorar tus posibilidades de empleo. + Actualmente las empresas buscan analizar sus datos para tomar + decisiones informadas y en base a ello, obtener ventajas competitivas. + Por tal motivo, si cuentas con algunas habilidades para el + procesamiento y análisis de datos, puedes darle valor a tu perfil + profesional utilizando R. + +- Si te animas, muy pronto podrás formar parte de los desarrolladores de + R incorporando librerías y paquetes para funciones estadísticas. + +- Aunque no tienes que ser un estadístico ni un programador para usar R, + te recomendamos que aprendas los aspectos básicos sobre la + interpretación de estadísticas y gráficos, y de dónde se derivan; esto + te será de gran ayuda a la hora de generar reportes y/o interpretar + resultados. Lo más importante es la disposición y el ánimo que tengas, + recuerda que R es fácil de aprender. + +- En la web, en libros y tutoriales disponibles en la [página oficial de + R](https://www.r-project.org/) encontrarás la documentación necesaria + para que aprendas a utilizar este lenguaje y conozcas las funciones y + paquetes a tu disposición. El acceso a la documentación de R es + totalmente gratuita, una de las características más resaltantes del + lenguaje. + +- Con R puedes procesar datos de distintos formatos ya que, entre otras + cosas, permite leer datos de diferentes software como SPSS, SAS o + Excel. + +- El sistema operativo de tu computador tampoco es un inconveniente a la + hora de trabajar con R, ya que es compatible con Windows, Linux y + MacOS. + +- Como R es de código y acceso abierto, permite hacer control de + versiones usando una herramienta como + [**Git**](https://git-scm.com/), entre otras. + +- Actualmente se encuentran disponibles más de 2300 bibliotecas + desarrolladas en R y puedes descargarlas a través del [Comprehensive R + Archive Network (CRAN)](https://cran.r-project.org/mirrors.html). + ¡Imagina todo lo que puedes hacer para procesar tus datos con estas + bibliotecas!. + +En el post [**Gigantes informáticos dan su apoyo al lenguaje de +programación +R**](https://diarioti.com/gigantes-informaticos-dan-su-apoyo-al-lenguaje-de-programacion-r/88705) +indican que [*Microsoft*](https://www.microsoft.com/es-ve), +[*Google*](https://about.google/), +[*HP*](http://welcome.hp.com/country/us/en/c/welcome.html) y +[*Oracle*](https://www.oracle.com/index.html) se han sumado al consorcio +R porque apoyan el desarrollo de este lenguaje. Si esto es así, debe ser +porque tiene altas potencialidades ¿qué opinas? + +De la misma manera, grandes e influyentes empresas reconocen sus +capacidades, entre ellas [*NASA*](https://www.nasa.gov/), [*Banco +Santander*](https://www.santander.com/es/home), +[*Samsung*](https://www.samsung.com/), [*Western +Union*](https://www.westernunion.com/ve/es/home.html), +[*eBay*](https://ve.ebay.com/), [*Honda*](https://www.honda.com/), +[*Hyundai*](https://www.hyundai.es/), [*Avon*](https://www.avon.com/), +[*Nestle*](https://www.nestle.com/), entre otros según lo mencionado en +[este +post](https://www.maximaformacion.es/blog-dat/para-quien-esta-pensado-r-software/). + +**Quizás también te preguntarás ¿tiene inconvenientes?** + +Pues si, aunque R es potente en el ámbito estadístico y de ciencia de +datos, *no es un lenguaje de programación de propósito general*. Los +lenguajes de propósito general, como su nombre lo indica, pueden ser +utilizados con distintos fines, entre ellos la comunicación entre +computadoras y dispositivos, el acceso y manejo de bases de datos, el +diseño de imágenes o páginas, la creación de sistemas operativos, +compiladores, entre otras cosas y, como ya mencionamos, R es utilizado +principalmente como un lenguaje estadístico. Asimismo, en algunos casos, +puede resultar lento si se compara con otros lenguajes de programación, +como Python. + +A continuación presentamos dos estudios formales donde se refleja el +lugar que ocupa R con respecto a su uso. + +1. La [**20ª Encuesta Anual de KDnuggets Software Poll + 2019**](https://www.kdnuggets.com/2019/05/poll-top-data-science-machine-learning-platforms.html) + la cual contó con más de 1.800 participantes, donde *Python* obtuvo + el primer lugar. Sin embargo, R no se queda atrás en esta encuesta y + junto con otro lenguaje llamado *RapidMiner* son usados + aproximadamente por el 50% de los participantes. + +1. En el **Estudio de popularidad de lenguajes de programación** [PYPL + PopularitY of Programming Language](https://pypl.github.io/PYPL.html) + basado en la cantidad de tutoriales que se buscan en google, para + este año R ocupa el séptimo lugar. + +Quizás estés pensando que no saber programar es una limitante para +aprender R. Eso no debería preocuparte, porque hay una cantidad +importante de tutoriales que pueden aportarte ideas para comenzar, y +también puedes probar con códigos de ejemplo y datos reales que son de +acceso abierto. En las referencias te dejamos algunos enlaces de +tutoriales de R, libros y algunas Cheatsheets (hojas de referencia). ### Algunos libros para que te inicies con R -(Libro R para principiantes)\[https://cran.r-project.org/doc/contrib/rdebuts_es.pdf\] +[Libro R para principiantes](https://cran.r-project.org/doc/contrib/rdebuts_es.pdf) -La traducción al español de “An Introduction to R”. (Libro "Una Itroduccion a R")\[https://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf\] +La traducción al español de “An Introduction to R”. [Libro "Una +Introducción a +R"](https://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf) ### Hojas de referencia "Cheatsheets" -(Manejo de datos)\[https://rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/data-wrangling-spanish.pdf\] +[Manejo de +datos](https://rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/data-wrangling-spanish.pdf) -(Rmarkdown)\[https://rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/rmarkdown-spanish.pdf\] +[Rmarkdown](https://rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/rmarkdown-spanish.pdf) #### Referencias -(Website de R)\[https://www.r-project.org/\] +[Website de R](https://www.r-project.org/) -(R, un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico)\[https://www.genbeta.com/desarrollo/r-un-lenguaje-y-entorno-de-programacion-para-analisis-estadistico\] +[R, un lenguaje y entorno de programación para análisis +estadístico](https://www.genbeta.com/desarrollo/r-un-lenguaje-y-entorno-de-programacion-para-analisis-estadistico) -(QUÉ ES R SOFTWARE)\[http://www.maximaformacion.es/blog-dat/que-es-r-software/\] +[QUÉ ES R +SOFTWARE](http://www.maximaformacion.es/blog-dat/que-es-r-software/) -(¿PARA QUIÉN ESTÁ PENSADO R SOFTWARE?)\[https://www.maximaformacion.es/blog-dat/para-quien-esta-pensado-r-software/\] +[¿PARA QUIÉN ESTÁ PENSADO R +SOFTWARE?](https://www.maximaformacion.es/blog-dat/para-quien-esta-pensado-r-software/) diff --git a/pages/blog/0043-PyOpenSci/PyOpenSci.md b/pages/blog/0043-PyOpenSci/PyOpenSci.md index 15adb766..ab2e9bae 100644 --- a/pages/blog/0043-PyOpenSci/PyOpenSci.md +++ b/pages/blog/0043-PyOpenSci/PyOpenSci.md @@ -3,7 +3,7 @@ .. slug: pyopensci-un-promotor-de-la-ciencia-abierta .. date: 2020-08-06 .. author: Yurely Camacho -.. tags: open science, python +.. tags: open science, python, pyopensci, ciencia abierta, open source .. category: open science .. link: .. description: @@ -15,63 +15,74 @@ ![header](../../../images/blog/pyopensci-un-promotor-de-la-ciencia-abierta/header.png) -Las distintas disciplinas que abarca la ciencia abierta trabajan de manera -conjunta; tal es el caso del código abierto, la investigación abierta y -reproducible y los datos abiertos. En el presente artículo tratamos -sobre **pyOpenSci**, un proyecto al servicio de la ciencia, desarrollado bajo el enfoque de estas -disciplinas. Si eres un programador, quieres desarrollar (o estás -desarrollando) algún paquete científico con Python (enlace a artículo -10razonesparausarpython) y que sea aceptado por una gran comunidad de -*pythonistas*, entonces aquí encontrarás lo que necesitas saber para lograrlo. +Las distintas disciplinas que abarca la ciencia abierta trabajan de +manera conjunta; tal es el caso del código abierto, la investigación +abierta y reproducible y los datos abiertos. En el presente artículo +tratamos sobre **pyOpenSci**, un proyecto al servicio de la ciencia, +desarrollado bajo el enfoque de estas disciplinas. Si eres un +programador, quieres desarrollar (o estás desarrollando) algún paquete +científico con +[Python](https://opensciencelabs.org/blog/0011-10razonesparausarpython/razones-para-usar-python-en-tu-proximo-proyecto-de-investigacion/) +y que sea aceptado por una gran comunidad de *pythonistas*, entonces +aquí está lo que necesitas saber para lograrlo. ## ¿Qué es [pyOpenSci](https://www.pyopensci.org/)? -pyOpenSci, también conocido como pyOpenScience, es un proyecto encargado de promover la -ciencia abierta mediante el apoyo al desarrollo, la [*revisión por +pyOpenSci, también conocido como pyOpenScience, es un proyecto encargado +de promover la ciencia abierta mediante el apoyo al desarrollo, la +[*revisión por pares*](https://es.wikipedia.org/wiki/Revisi%C3%B3n_por_pares) y la -publicación abierta de **paquetes científicos escritos en Python** con -una buena documentación (enlace a artículo -documentación_cienciaabierta) y probados previamente; que puedan ser -utilizados para recopilar, descargar y transformar datos científicos con -una metodología de trabajo abierta y reproducible. - -El modelo de trabajo de pyOpenSci está basada en la comunidad -[rOpenSci](https://ropensci.org/). pyOpenSci no trabaja sólo, tiene una +publicación abierta de **paquetes científicos escritos en Python** que +cuenten con una buena +[documentación](https://opensciencelabs.org/blog/0031-documentacion_cienciaabierta/como-documentar-tu-proyecto-de-ciencia-abierta/) +y estén probados previamente. Estos paquetes son utilizados para +recopilar, descargar y transformar datos científicos con una metodología +de trabajo abierta y reproducible. + +El modelo de trabajo del proyecto está basado en la comunidad +[rOpenSci](https://ropensci.org/). pyOpenSci no trabaja solo, tiene una fuerte vinculación con la [Journal of Open Source Software -(JOSS)](https://joss.theoj.org/), revista que fomenta la revisión por -pares, la aceptación y la publicación de software de código abierto. -Por ello, estas dos comunidades pueden verse como complementarias entre sí. El -enfoque en el proceso de revisión de pyOpenSci es más práctico que el -del JOSS. Con pyOpenSci los autores pueden publicar sus paquetes con un -[DOI](https://www.doi.org/) (Digital Object Identifier) de manera que -puedan ser citados y descubribles por los buscadores de artículos científicos. +(JOSS)](https://joss.theoj.org/), una revista que fomenta la revisión +por pares, la aceptación y la publicación de software de código abierto. +Por tanto, estas dos comunidades pueden verse como complementarias entre +sí. El enfoque en el proceso de revisión de pyOpenSci es más práctico +que el de la JOSS. Con pyOpenSci los autores pueden publicar sus +paquetes con un [DOI](https://www.doi.org/) (Digital Object Identifier) +de manera que puedan ser citados y encontrados por los buscadores de +artículos científicos. + +En este momento pyOpenSci se está trasladando a un patrocinador fiscal. +Por tal motivo, la revisión del software está en pausa y se reanudará en +septiembre de 2022. ## Inicios de pyOpenSci, un relato de su fundador El proyecto pyOpenSci surgió por el pythonista [**Steve -Moss**](https://about.me/gawbul). En el post [Facilitating Open Science -with Python](https://ropensci.org/blog/2013/05/16/pyopensci/) de su -autoría, publicado en el blog de rOpenSci en mayo del 2013, manifiesta -las razones de *¿Por qué Python?* *¿Por qué pyOpenSci?* donde -textualmente cita: "quería, ante todo, facilitar la mejora del campo -científico, permitiendo y promoviendo la apertura y el intercambio -dentro y entre las comunidades científicas. Creo que sólo es posible que -la ciencia progrese si se hace completamente transparente". De allí es -donde se fundamentan los ideales de pyOpenSci. +Moss**](https://about.me/gawbul), el cual en el post [Facilitating Open +Science with Python](https://ropensci.org/blog/2013/05/16/pyopensci/), +publicado en el blog de rOpenSci en mayo del 2013, manifiesta las +razones de *¿Por qué Python?*, *¿Por qué pyOpenSci?* donde textualmente +dice: "quería, ante todo, facilitar la mejora del campo científico, +permitiendo y promoviendo la apertura y el intercambio dentro y entre +las comunidades científicas. Creo que solo es posible que la ciencia +progrese si se hace completamente transparente". De allí es donde se +fundamentan los ideales de pyOpenSci. El proyecto pretende mejorar y facilitar la apertura de la investigación científica. Para ese momento Steve Moss tenía la esperanza de poder -alentar a los investigadores a utilizar pyOpenSci para desarrollar, -compartir y comprometerse con sus estrategias para hacer posible la +incentivar a los investigadores a utilizar pyOpenSci para desarrollar, +compartir y comprometerse con sus estrategias y así hacer posible la ciencia abierta. Para esto esperaba poder ofrecer talleres, sesiones de -formación, consultoría y apoyo para hacerlo y que pyOpenSci participara -en actividades de divulgación dentro de las comunidades. Algo que también expresa en su artículo. +formación, consultoría y apoyo y que pyOpenSci participara en +actividades de divulgación dentro de las comunidades. Algo que también +expresa en su artículo. ## ¿Cómo puedes contribuir a pyOpenSci? -Una buena forma de iniciarte en pyOpenSci, es involucrarte en este proyecto. Asi que aquí te presentamos algunas maneras de hacerlo: +Puedes involucrarte en este proyecto de distintas maneras, a +continuación te las presentamos: - [**Únete a una reunión de la comunidad**](https://www.pyopensci.org/#community-meetings). Son @@ -81,16 +92,18 @@ Una buena forma de iniciarte en pyOpenSci, es involucrarte en este proyecto. Asi Un espacio donde se discuten los temas de interés y se publican los anuncios de nuevas reuniones. -- **Envía un paquete**. Hazlo para apoyar a la comunidad científica Python en general y a la de pyOpenSci en específico. +- **Envía un paquete**. Hazlo para apoyar a la comunidad científica de + Python en general y a la de pyOpenSci en específico. - **Puedes ser un revisor de paquetes**. -- **Ayuda con la infraestructura técnica**. Por ejemplo, tanto el sitio - oficial del Proyecto como los otros sitios web necesitan mantenimiento y desarrollo. +- **Ayuda con la infraestructura técnica**. Tanto el sitio oficial del + proyecto como los otros sitios web, por ejemplo, necesitan + mantenimiento y desarrollo. - **Participa activamente en la divulgación de pyOpenSci**. Comenta a tus amigos y colegas, haz mención del proyecto en eventos abiertos y - en tus redes sociales, !Transmite la información para hacer crecer + en tus redes sociales. !Transmite la información para hacer crecer esta comunidad! ## Colaboradores @@ -98,15 +111,15 @@ Una buena forma de iniciarte en pyOpenSci, es involucrarte en este proyecto. Asi Según el fundador de pyOpenSci, para colaborar se necesita lo siguiente: "Además de un amor por Python, uno debería tener un amor por ser abierto y transparente sobre los temas que les apasionan". Esto lo expresó en su -post para la comunidad **rOpenSci** en 2013 (mencionado en apartados -anteriores). Donde resalta que, para ese momento, solo era él en pyOpenSci -y hasta la actualidad más de 20 personas han colaborado con el proyecto, +post para la comunidad **rOpenSci** en 2013 (mencionado anteriormente). +Donde resalta que, para ese momento, solo era él en pyOpenSci y hasta la +actualidad más de 30 personas han colaborado con el proyecto, conformando una comunidad diversa de personas con un fin común: ofrecer un lugar práctico en torno al software científico en Python y donde se -promuevan las buenas practicas de ciencia abierta. +promuevan las buenas prácticas de ciencia abierta. -Algunas personas que han contribuido y son miembros activos de pyOpenSci -son: [Leah Wasser](https://github.com/lwasser), [Chris +Aquí te mencionamos algunas personas que han contribuido y son miembros +activos de pyOpenSci: [Leah Wasser](https://github.com/lwasser), [Chris Holdraf](https://github.com/choldgraf), [Max Joseph](https://github.com/mbjoseph), [Ivan Ogasawara](https://github.com/xmnlab) miembro del Consejo Directivo de @@ -115,13 +128,17 @@ nuestra plataforma OpenScienceLabs. ## Paquetes pyOpenSci La comunidad pyOpenSci es la encargada de desarrollar, presentar, -revisar y promover los paquetes de software científico. Al ser una -comunidad abierta, **cualquiera puede enviar un paquete para su revisión**. Puedes conocer los paquetes que se encuentran actualmente -en revisión accediendo al siguiente repositorio GitHub -\[https://github.com/pyOpenSci/software-review/issues\] y los aceptados en este otro enlace -\[https://www.pyopensci.org/python-packages/\]. +revisar y promover los paquetes de software científico en Python. Al ser +una comunidad abierta, **cualquiera puede enviar un paquete para su +revisión**. Puedes conocer los paquetes que se encuentran actualmente en +revisión accediendo a [este repositorio +GitHub](https://github.com/pyOpenSci/software-review/issues) y los +aceptados [aquí](https://www.pyopensci.org/python-packages/). -Los paquetes aprobados hasta ahora por pyOpenSci se refieren a: +Algunos de los paquetes aprobados hasta ahora por pyOpenSci son: + +- Lectura, desplazamiento temporal y la escritura de datos de sensores + [devicely](https://github.com/hpi-dhc/devicely) - Exploración y visualización de datos espaciales [earthpy](https://github.com/earthlab/earthpy). @@ -136,20 +153,23 @@ Los paquetes aprobados hasta ahora por pyOpenSci se refieren a: - Datos geoquímicos [pyrolite](https://github.com/morganjwilliams/pyrolite). +- Integrar conjuntos de datos multimétricos + [openomics](https://github.com/BioMeCIS-Lab/OpenOmics) + Pasemos ahora a conocer algunos de los sitios y recursos técnicos que mantiene el proyecto (además de las reuniones y el [foro](https://pyopensci.discourse.group/)). ## pyOpenSci blog -El blog de la comunidad pyOpenSci, al cual puedes acceder en \[https://www.pyopensci.org/blog/\] contiene información, entre otras -cosas, sobre: +En este [blog](https://www.pyopensci.org/blog/) se abordan distintos +tópicos, entre ellos: - Eventos y actividades planificadas. - Paquetes que han pasado por el proceso de revisión. -- Desafíos de pyOpenSci en la enorme comunidad Python. +- Desafíos de pyOpenSci en la enorme comunidad de Python. ## Otros recursos y sitios relacionados @@ -171,14 +191,11 @@ cosas, sobre: pyOpenSci](https://github.com/pyOpenSci/governance). Donde se discuten la dirección y el alcance de pyOpenSci. -- [rOpenSci](https://ropensci.org/): la inspiración para crear - rOpenSci, es generar una comunidad cuyo propósito es promover las mejores - prácticas en el desarrollo de software para el lenguaje R (enlace a artículo LenguajeR). - La comunidad pyOpenSci está abierta para que envíes un paquete, te conviertas en revisor, ayudes a difundir sus actividades y buenas -prácticas, para que tomen en cuenta tus dudas o inquietudes y así puedas -contribuir a la comunidad científica de Python. +prácticas o para que participes en los foros donde tomarán en cuenta tus +dudas. De esta manera, estarás contribuyendo con la comunidad científica +de Python. ### Referencias