Hoy en día, los principios y técnicas de investigación reproducible son más importantes que nunca, a través de diversas disciplinas desde la astrofísica hasta la ciencia política. Nadie quiere hacer investigaciones que no puedan ser reproducidas. Por lo tanto, este curso es realmente para cualquiera que esté haciendo una investigación intensiva de datos. Mientras que muchos de nosotros venimos de una formación biomédica, este curso es para una amplia audiencia de científicos de datos.
Para satisfacer las necesidades de la comunidad científica, este curso examinará los fundamentos de los métodos y herramientas para la investigación reproducible. Dirigido por un experimentado profesorado de la Escuela de Salud Pública T.H. Chan de Harvard, participará en seis módulos que incluirán varios estudios de casos que ilustrarán el importante impacto de los métodos de investigación reproducibles en el descubrimiento científico.
Este curso atraerá a estudiantes y profesionales de la bioestadística, la biología computacional, la bioinformática y la ciencia de los datos. El contenido del curso combinará video conferencias, estudios de casos, compromisos entre pares y el uso de herramientas y plataformas computacionales (como R/RStudio y Git/Github), culminando con la presentación final de un proyecto de investigación reproducible.
Cubriremos Fundamentos de la Ciencia Reproducible; Estudios de Caso; Proveniencia de los Datos; Métodos Estadísticos para la Ciencia Reproducible; Herramientas Computacionales para la Ciencia Reproducible; y Ciencia de Reporte Reproducible. Estos conceptos están destinados a traducirse a campos de todas las ciencias de los datos: ciencias físicas y de la vida, matemáticas aplicadas y estadística, e informática.
Considere este curso como una encuesta de las mejores prácticas: nos gustaría hacerle conocer los escollos de la ciencia de los datos reproducibles, algunas historias de fracaso – y éxito – en el pasado, y herramientas y patrones de diseño que podrían ayudar a hacer todo más fácil. Pero, en última instancia, dependerá de usted tomar las habilidades que aprenda de este curso para crear su propio entorno en el que pueda llevar a cabo fácilmente investigaciones reproducibles y para alentar e integrarse con entornos similares para sus colaboradores y colegas. Esperamos verte en este curso y en la investigación que hagas en el futuro!