¿Qué es iuFORdata?
El iuFOR pone a disposición de la comunidad científica iuFORdata, una herramienta centrada en la organización de datos de interés para la gestión de los recursos del medio natural y los ecosistemas forestales. Además, sirve de centro de recursos para los estudiantes y profesores del Máster en Gestión Forestal Basada en Ciencia de Datos (DATAFOREST). Esta herramienta es gratuita ya que estamos deseando compartir experiencias con otros investigadores y gestores interesados en este tema.
iuFORdata se divide en 3 apartados
Guías de buenas prácticas para la gestión de datos
Recursos y herramientas para la gestión de datos
Asistente para seleccionar la estrategia más adecuada para el análisis de datos
Buenas
PRÁCTICAS
Como investigadores o gestores forestales estamos acostumbrados a tratar con datos diversos, tanto cuantitativos como cualitativos. Sin embargo, habitualmente no disponemos de formación adecuada sobre este tema.
A continuación puedes encontrar información en PDF sobre los fundamentos teóricos relacionados con los datos:
01. Ciclo de vida de los datos en proyectos de investigación (PDF)
02. Los datos en Ciencia (PDF)
03. Registro de datos en los cuadernos de laboratorio/campo (PDF)
04. Gestor de referencias bibliográficas (PDF)
05. Cómo documentar bases de datos y metadatos (PDF)
06. Definición de “DATO” y tipos de datos (PDF)
07. Más información sobre Tipos de Formatos de Datos (PDF)
08. Datos relacionados con Identificadores de Investigadores (PDF)
09. Datos abiertos y enlazados (vinculados) (PDF)
10. Cómo citar datos y bases de datos (PDF)
11. Propiedad intelectual y autoría de los datos, bases de datos y programas de ordenador (PDF)
La gestión efectiva y eficiente de los datos es una de las actividades críticas en cualquier organización. Una buena planificación en la gestión de datos puede ayudar al desarrollo de nuestro trabajo.
01. Plan de Gestión de Datos (PDF)
02. ¿Por qué hacer un plan de gestión de datos? Beneficios para los investigadores (PDF)
03. Cumplir los requerimientos de las entidades financiadoras de proyectos (PDF)
04. ¿Cómo se escribe un plan de gestión de datos? (PDF)
05. Guías para hacer un plan de gestión de datos (PDF)
06. Protocolo. Modelo de plan de gestión de datos (PDF)
07. Recursos para gestionar datos (PDF)
El almacenamiento de datos es una fase clave para que estos sean reutilizables y puedan enriquecer nuestro trabajo futuro. Algunas cuestiones básicas que nos debemos hacer para realizar un almacenamiento efectivo son:
¿Qué datos debemos almacenar? ¿Cúal es el formato más adecuado para almacenar datos? ¿Cuál es el repositiorio que mejor encaja en mis objetivos y necesidades? ¿Cuál es la licencia de reutilización que debo plantear?…
01. Organización de archivos y ficheros (PDF)
02. Consejos para (volcar) la entrada de datos (PDF)
03. Digitalización de datos (PDF)
04. Cifrado de datos (PDF)
05. Transcripción de datos (PDF)
06. Formatos de archivos para almacenar datos a largo plazo (PDF)
07. Copias de seguridad (PDF)
08. Conservación y archivo de datos (PDF)
09. Repositorios. Dónde depositar los datos (PDF)
10. Seguridad y control de calidad (PDF)
La recolección, revisión y mantenimiento de bases de datos a largo plazo son claves en la investigación forestal y de otros ecosistemas, por ello los conjuntos de datos son cada vez más reconocidos como productos académicos por derecho propio, y como tal, ahora se pueden presentan para su publicación de forma independiente de los análisis científicos.
En muchos casos, el mayor valor de un conjunto de datos radica en compartirlo, no necesariamente en proporcionar interpretación o análisis. Los documentos de datos facilitan el intercambio de datos en un marco estandarizado que proporciona valor, impacto y reconocimiento a los autores. Los documentos de datos también proporcionan un contexto y una descripción mucho más profundos que los conjuntos de datos que simplemente se depositan en un repositorio (que puede tener requisitos mínimos de metadatos).
01. Identificadores de datos (PDF)
02. Calidad y limpieza de datos (PDF)
03. ¿Qué es un documento de datos? (PDF)
04. Data Papers y Data Journals (PDF)
05. ¿Dónde viven los datos de los documentos de datos? (PDF)
06. Revisión por pares de los documentos de datos o data papers (PDF)
07. Exigencia de las revistas científicas (PDF)
08. Publicar datos en acceso abierto (PDF)
09. Aspectos éticos del uso compartido de datos (PDF)
10. Confidencialidad y privacidad de los datos (PDF)
11. ¿Qué datos no compartir? (PDF)
12. Dónde encontrar datos (PDF)
El desarrollo de aplicaciones informáticas se ha convertido en una fase clave en el proceso de difusión de resultados y transferencia de conocimientos en investigación. Nuevas habilidades en programación y comunicación digital efectiva son cada día más necesarias para dar a conocer investigaciones basadas en Ciencia de Datos.
Shiny: Desarrollo de aplicaciones web con R
¿Qué es Shiny?
Paquete libre y gratuito de R (licencia GPLv3) que proporciona la estructura y las funciones necesarias para crear aplicaciones web orientadas al análisis y visualización de datos utilizando el lenguaje de programación R y su IDE, RStudio. Shiny es capaz de dotar de interactividad a scripts para mostrar los resultados de una forma creativa y eficiente. Su funcionamiento está basado en la tecnología websocket y en la programación reactiva, la cual permite vincular una serie de widgets (gadgets, objetos) de entrada (sliders, seleccionables, cuadros de texto…) con diferentes elementos de salida (gráficos, tablas, mapas…). Shiny integra y permite trabajar con diferentes marcos de trabajo como Bootstrap, un entorno de desarrollo que contiene plantillas de diseño con tipografía, formularios, botones, cuadros, menús de navegación e infinidad de elementos para personalizar al máximo nuestras aplicaciones.
Shiny posee todos los ingredientes necesarios para crear aplicaciones web a medida y de esta manera, presentar datos y análisis de una forma única.
¿Qué podemos hacer con Shiny?
Desde aplicaciones sencillas que consisten en un mapa para mostrar información posicional de datos espaciales, hasta dashboards compuestos por diferentes subpáginas e infinidad de elementos. El abanico de opciones disponibles es prácticamente infinito.
Actualmente Shiny está siendo utilizado para satisfacer principalmente el objetivo de ofrecer un medio de información alternativo a los convencionales. Permitiendo al usuario que interactúe con los datos, se consigue que la información sea captada de forma más eficaz y eficiente por los mismos. Es por ello que Shiny está siendo utilizado mucho en diferentes sectores de actividad públicos y privados.
Ejemplos de uso de Shiny: el Ministerio de Economía, Innovación y Empleo de Nueva Zelanda ha utilizado Shiny para crear una aplicación sobre turismo del país. Otro sector en el que se está aprovechando de forma excepcional el potencial de Shiny es el de la salud. Se realizó una aplicación que muestra información gráfica y numérica a cerca de la densidad de hospitales en Estados Unidos y propone áreas en las cuales se requieren mayores opciones de acceso a la sanidad, previo ajuste de un modelo matemático.
Descubre aquí los distintos diseños, elementos y widgets disponibles en Shiny, así como casos de uso y aplicaciones reales desarrolladas con Shiny para diferentes sectores de actividad y por distintos usuarios.
Cabe destacar que el código de la inmensa mayoría de aplicaciones desarrolladas con Shiny está disponible de forma gratuita. Esta característica fundamental permite al usuario consultar cómo están diseñadas una gran variedad de aplicaciones Shiny, ayudando en el desarrollo y personalización de las mismas. Es por ello que Shiny se presenta como una alternativa de gran potencial para el desarrollo de aplicaciones web utilizando el lenguaje de programación R y RStudio.
Análisis estadístico: Aplicación
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Sistema experto que mediante preguntas te indica cuál es el método de análisis más adecuado para tus datos y muestra enlaces a procedimientos de SAS y paquetes de R
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