Tutoriales
Automatiza la publicación de tus reportes con Quarto y GitHub Actions
Aprende a implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para automatizar la generación y publicación de reportes usando Quarto y GitHub Actions
Sobre el curso
Fecha 1 de Diciembre de 2025, 10:00 AM - 12:30 PM (UTC-3)
Modalidad: Online
Idioma: Español
Inscripción: Automatiza la publicación de tus reportes con Quarto y GitHub Actions
El objetivo del taller es aprender a automatizar la publicación y actualización de proyectos en R y Quarto mediante GitHub Actions y GitHub Pages. Esto permitirá a las y los participantes mejorar la eficiencia, reproducibilidad y accesibilidad de sus análisis y reportes, facilitando la difusión abierta de resultados.
Durante el taller partiremos de un Google Form abierto (con sus respuestas en un Google Sheets público) y un tablero en Quarto (.qmd) ya preparados. Nos centraremos en la configuración del proyecto de Quarto, del repositorio de GitHub y del archivo de workflow en GitHub Actions para lograr la actualización automática de un tablero que recupere periódicamente las respuestas ingresadas en el formulario.
Al finalizar el taller, las y los participantes podrán: - Describir qué es una acción de GitHub y reconocer sus componentes principales. - Configurar un archivo de workflow en YAML para automatizar la ejecución de un script de R en GitHub Actions. - Ejecutar un flujo de trabajo que obtenga datos desde Google Sheets, los procese con R, genere un tablero en Quarto y lo publique en GitHub Pages. - Programar la ejecución automática de un workflow en intervalos regulares.
Este tutorial está dirigido a personas que trabajan con R y Quarto o RMarkdown y desean aprender a automatizar la publicación de reportes, análisis o tableros. Puede ser especialmente útil para personas investigadoras, docentes y profesionales de ciencia de datos que necesiten mantener resultados actualizados y accesibles en línea.
Requisitos
Conocimientos previos recomendados: Para aprovechar mejor el taller, se recomienda que las y los participantes tengan familiaridad básica con R (ejecutar scripts, cargar paquetes, leer datos) y RMarkdown o Quarto (saber qué es un .rmd/.qmd y cómo renderizarlo). También se sugiere conocimiento básico de Git y GitHub (clonar un repositorio, hacer un commit y un push).
No se requieren conocimientos previos de GitHub Actions ni de automatización: esos serán los temas centrales del taller.
Instructoras
Jesica Formoso es psicóloga cognitiva, Doctora por la Universidad de Buenos Aires e investigadora del CONICET en Argentina. Especializada en estadística aplicada a las ciencias de la salud, es instructora certificada de Posit y The Carpentries. Investiga sobre comprensión de texto en niños y asesora proyectos en diseño metodológico, análisis de datos y desarrollo de herramientas reproducibles. Es co-organizadora en R-Ladies Buenos Aires y colabora con R-Ladies Global y la comunidad Forwards. Además, integra el equipo de MetaDocencia, donde coordina el área de medición de impacto.
María Cristina Nanton es maestranda en Minería de Datos en la Universidad de Buenos Aires. Lidera un equipo de más de 20 científicas/os de datos y analistas en la Gerencia de Estadísticas en Salud del Ministerio de Salud de la Ciudad de Buenos Aires. Desde 2019 enseña y desarrolla programas en estadística, programación y ciencia de datos en diversas instituciones académicas, científicas y del sector público. Es instructora certificada de The Carpentries, co-organizadora de R-Ladies Buenos Aires y miembro del equipo global de R-Ladies, donde promueve la diversidad e inclusión en tecnología y ciencia de datos.
Inteligencia Artificial Generativa en forma local. LLMs en tu PC usando ollama y ollamar
Workshop práctico sobre uso de LLMs locales con Ollama y ollamar: instalación, uso en R y análisis de textos sin conexión
Sobre el curso
Fecha 1 de Diciembre de 2025, 10:00 AM - 12:00 PM (UTC-3)
Modalidad: Online
Idioma: Español
Inscripción: Inteligencia Artificial Generativa en forma local
Este workshop introductorio propone una experiencia práctica con Modelos Grandes de Lenguaje (LLMs) locales utilizando dos herramientas básicas: 1) ollama, una plataforma ligera que permite descargar y ejecutar modelos de lenguaje directamente en una computadora personal, sin necesidad de conexión a Internet ni acceso a APIs externas; 2) ollamar, una librería para integrar R con Ollama y facilita el trabajo con estructuras de datos (por ejemplo, historiales de conversación/chat) que son estándar para diferentes LLMs.
A lo largo del encuentro, se guiará a les participantes en la instalación de Ollama, la carga de un modelo compatible (como LLaMA, Mistral u otros disponibles), y la ejecución de prompts estructurados para realizar tareas básicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Se trabajará con un dataset de noticias en castellano, aplicando los modelos locales para identificar el tono de una noticia, generar resúmenes, etc.
El objetivo es brindar una primera aproximación técnica al uso de LLMs sin conexión, explorando tanto su potencial como sus limitaciones en comparación con modelos en la nube.
Requisitos
Para participar necesitan una computadora, conexión a internet. Para evitar problemas de compatibilidad y de hardware el taller se desarrollará en un Google Colab (con kernel de R).
Instructor
German Rosatti - Germán Rosati es sociólogo, Investigador Adjunto del CONICET y docente en la Escuela Interdisciplinaria de Altos Estudios Sociales de la UNSAM, donde coordina factor~data, laboratorio en Ciencias Sociales Computacionales. Ha participado en proyectos que utilizan LLMs para extracción de información en textos administrativos y periodísticos, clasificación automatizada y análisis de sesgos.
Forecasting with regression models
Aprende técnicas avanzadas de predicción usando modelos de regresión
Sobre el curso
Fecha 1 de Diciembre de 2025, 2:00 PM - 3:30 PM (UTC-3)
Modalidad: Online
Idioma: Inglés
Inscripción: Forecasting with regression models
Este taller se enfoca en los fundamentos de la predicción estadística mediante regresión lineal usando R. El taller es amigable para principiantes y cubre los siguientes temas: - Cómo plantear una serie de tiempo como un problema de regresión - Técnicas de selección de variables predictoras (feature engineering) para datos con contexto temporal - Modelado de tendencias, estacionalidad, valores atípicos y rupturas en tendencias - Consejos prácticos para evaluación y validación
Este taller está dirigido a analistas de datos o científicos que deseen aprender a hacer pronósticos con modelos de regresión. No asume experiencia previa en análisis de series de tiempo y pronósticos, pero asume conocimiento básico de probabilidad, regresión lineal y programación en R.
Instructor
Rami Krispin - Especialista en machine learning, análisis de series de tiempo y pronósticos, con experiencia en modelos de producción con GitHub Actions usando R y Python, instructor en LinkedIn Learning, y autor de “Hands-On Time Series Analysis with R”.
Tableros con Quarto Dashboards y Crosswalk
Aprende a crear dashboards interactivos con Quarto y técnicas de integración
Sobre el curso
Fecha 1 de Diciembre de 2025, 6:00 PM - 8:00 PM (UTC-3)
Modalidad: Online
Idioma: Español
Inscripción: Tableros con Quarto Dashboards y Crosswalk
Tutorial sobre Quarto Dashboards y Crosswalk para crear tableros HTML estáticos, reproducibles y accesibles para visualización de datos.
Este tutorial presenta la experiencia del Núcleo de Innovación Social en el uso de Quarto Dashboards y Crosswalk para la presentación de resultados en tableros HTML estáticos, a partir de una base de ejemplo sobre la oferta de libros en una librería online.
Los objetivos de aprendizaje son: (1) familiarizarse con Quarto como herramienta de publicación dinámica y reproducible, (2) conocer los dashboards como opción comunicacional dentro de Quarto, (3) identificar sus componentes básicos y estructuras de layout, (4) incorporar gráficos y tarjetas en el diseño, y (5) aplicar Crosswalk para mapear un esquema simple de interacción entre variables mediante filtros y el widget KPI.
Al finalizar, las y los participantes contarán con un tablero inicial en Quarto Dashboards que servirá como ejercicio práctico y reproducible. La relevancia de este tutorial radica en ofrecer una solución sencilla y portable para la visualización de datos en contextos donde se requiere una alternativa accesible.
Instructora
Betsy Cohen - Socióloga especializada en gestión y políticas culturales. Forma parte del equipo de organizadoras de R-Ladies Buenos Aires y co-coordinadora del Núcleo de Innovación Social y actualmente se desempeña como analista de datos.
Crea tus propios inputs y outputs en shiny
Desarrolla componentes personalizados para aplicaciones Shiny
Sobre el curso
Fecha 1 de Diciembre de 2025, 10:00 AM - 12:30 PM (UTC-3)
Modalidad: Online
Idioma: Español
Inscripción: Crea tus propios inputs y outputs en shiny
Aprende a crear inputs y outputs personalizados en Shiny, integrando JavaScript y mejorando la interactividad y diseño de tus apps.
En este workshop aprenderás a crear tus propios inputs y outputs personalizados en Shiny, extendiendo las capacidades más allá de los componentes nativos que ofrece el framework (textInput, selectInput, etc).
El dominio de esta técnica te permitirá: - Integrar librerías y widgets de JavaScript dentro de Shiny - Diseñar componentes más interactivos y atractivos para tus aplicaciones - Ajustar la experiencia de usuario a necesidades específicas que no cubren los controles estándar - En la práctica, esto significa que podrás conectar el ecosistema de R con el universo de componentes web modernos, logrando aplicaciones más ricas y profesionales.
Objetivos de aprendizaje
- Recordar la estructura básica de un input y un output en Shiny
- Comprender cómo funciona la comunicación entre R y JavaScript dentro de una app Shiny.
- Aplicar el patrón recomendado para construir inputs personalizados
- Analizar ejemplos de integración de componentes externos
- Crear un input propio que capture datos del usuario y lo comunique a R de forma reactiva
- Evaluar cuándo conviene extender Shiny con componentes personalizados frente a usar inputs nativos o paquetes existentes
Dirigido a:
- Analistas de datos y científicos de datos que usan Shiny para comunicar resultados y necesitan interfaces más flexibles
- Ingenieros de software o desarrolladores R interesados en integrar librerías web modernas dentro de sus aplicaciones
- Profesionales en áreas aplicadas (salud, finanzas, educación, gobierno, etc.) que construyen dashboards interactivos y quieren mejorar la experiencia de usuario
Instructor
Samuel Calderon - Actualmente trabaja como R shiny developer en Appsilon. Previamente, su desempeño profesional ha sido en el sector público peruano, participando en iniciativas de recojo, análisis y sistematización de información con miras a mejorar la calidad de los servicios brindados a la ciudadanía en temas de lucha contra el tráfico ilícito de drogas, mejora de la calidad de la educación superior universitaria, lucha contra la corrupción y medición de la pobreza monetaria.
Intro a Positron
Descubre el nuevo IDE para ciencia de datos
Sobre el curso
Fecha 1 de Diciembre de 2025, 2:00 PM - 4:00 PM (UTC-3)
Modalidad: Online
Idioma: Español
Inscripción: Intro a Positron
Veni a conocer Positron, el nuevo IDE basado en VS Code para ciencia de datos con R y Python. Simple, integrado y sin configuración extra.
Este taller introduce a la comunidad de R al IDE Positron, un entorno basado en Visual Studio Code diseñado para ciencia de datos. A diferencia de RStudio o VS Code con extensiones, Positron integra de forma nativa herramientas que simplifican la exploración de datos y la gestión de variables, reduciendo la necesidad de configuraciones complejas.
Objetivos de aprendizaje
Al finalizar el taller, los participantes podrán: - Diferenciar Positron de otras alternativas, reconociendo ventajas en usabilidad e integración - Instalar y configurar el IDE con soporte multilenguaje (R, Python) para proyectos reales - Usar el Data Explorer para revisar datasets y obtener estadísticas básicas sin código adicional - Trabajar con el Variables Pane para inspeccionar objetos de la sesión y navegar datos de forma intuitiva - Integrar extensiones y LLMs para potenciar productividad y depuración
La relevancia de este taller radica en que Positron ofrece una experiencia moderna y práctica, optimizando el flujo de trabajo del científico de datos y permitiendo dedicar más tiempo al análisis y menos a la configuración del entorno.
El tutorial está dirigido a científicos de datos, analistas, estadísticos y profesionales que usan R o Python para análisis de datos y desean optimizar su flujo de trabajo mediante un IDE moderno y eficiente. También es útil para docentes o estudiantes avanzados que buscan explorar herramientas que faciliten la exploración de datos y la gestión de variables sin depender de configuraciones complejas.
Requisitos: Se recomienda que los participantes tengan conocimientos básicos de R o Python y estén familiarizados con la ejecución de scripts y proyectos de análisis de datos, para poder aprovechar plenamente las funcionalidades de Positron, como el Data Explorer, el Variables Pane y la integración con LLMs.
Instructor
Paulo Villarroel Tapia - Enfermero egresado de la Universidad de Chile con +20 años de experiencia en salud, especializado en excelencia operacional, análisis de datos e inteligencia artificial. Actualmente trabaja en el Ministerio de Salud de Chile como científico de datos. Fundador de OpenSalud LAB y la academia de programación Hazla con Datos. Además es charlista, mentor, docente postgrado y consultor en tecnologías aplicadas a la salud.
Introdución a Tidymodels
Aprende sobre el ecosistema tidymodels de modelado estadístico en R
Sobre el curso
Fecha 1 de Diciembre de 2025, 6:00 PM - 8:00 PM (UTC-3); 3:00 PM - 5:00 PM (CST)
Modalidad: Online
Idioma: Español
Inscripción: Introdución a Tidymodels
Introducción práctica a tidymodels: flujo de trabajo de ML con preparación, partición, ajuste y evaluación de modelos de clasificación o regresión.
Este tutorial tiene como objetivo introducir a los participantes en el ecosistema tidymodels para machine learning. A lo largo del taller, se guiará a los participantes en el desarrollo de un flujo de trabajo que incluye: preparación de datos, partición del conjunto de datos, ajuste de modelos, y comparación de resultados. El foco estará puesto en comprender los principios del diseño de tidymodels y cómo aplicarlo a problemas reales de clasificación o regresión.
Los objetivos de aprendizaje incluyen:
- Comprender la filosofía y estructura general de tidymodels
- Ajustar y comparar modelos con validación cruzada
- Interpretar métricas de evaluación y visualizarlas
Este tutorial está dirigido a personas con experiencia básica en R, interesadas en aprender a implementar flujos de trabajo de machine learning. Está especialmente pensado para investigadoras/es, profesionales y estudiantes que trabajen en análisis de datos.
Requisitos: Se espera que las personas asistentes estén familiarizadas con operaciones básicas de manipulación de datos en R. No es necesario tener experiencia previa con machine learning, pero sí en modelos de regresión.
Instructores
Francisco Cardozo es candidato a doctor en la Universidad de Miami. Su trabajo se centra en el uso de técnicas estadísticas y computacionales, incluyendo machine learning, para mejorar la evaluación e implementación de programas de prevención. Es instructor de R y miembro activo de rOpenSci y Software Carpentry. Ha dictado talleres de R y tidymodels en inglés y español en Latinoamérica y EE.UU.
Edgar Ruiz es ingeniero en Posit PBC, con amplia experiencia en el ecosistema de R y en el desarrollo de herramientas de machine learning. Es autor y mantenedor de varios paquetes que extienden las capacidades del tidyverse / tidymodels. Además, contribuye activamente en talleres, conferencias y publicaciones que promueven buenas prácticas en ciencia de datos y análisis reproducible.
¡Miércoles, Git! Manejo de errores en Git y no morir en el intento
Taller práctico para aprender a resolver 7 errores comunes en Git y ganar confianza desde R
Sobre el curso
Fecha 2 de Diciembre de 2025, 10:00 AM - 12:00 PM (UTC-3); 07:00 AM - 09:00 AM (CST)
Modalidad: Online
Idioma: Español
Inscripción: ¡Miércoles, Git! Manejo de errores en Git y no morir en el intento
Git es muy útil, por cierto. Pero también puede ser escalofriante cuando cometemos un error. Por suerte, con experiencia cometemos menos errores… y/o sabemos mejor cómo corregirlas! En este taller práctico aprenderemos a salir de siete posibles situaciones de mier…coles que pueden ocurrirse, con siete ejercicios inspirados del sitio web Oh Shit, Git! y proporcionados por el paquete R {saperlipopette}. Al final de este taller, nos sentiremos más capaces de enfrentarnos a Git y a nuestra propia falibilidad.
Este taller está orientado a personas que ya tienen alguna experiencia usando control de versiones, aunque no hace falta ser experto o experta. Ideal para quienes quieren fortalecer su confianza y autonomía frente a situaciones difíciles.
Requisitos
Para participar necesitarán una computadora con conexión a internet. Experiencia previa básica con Git y control de versiones es recomendable.
Instructoras
Maëlle Salmon - doctora en estadística e ingeniera en software de R e investigación. Trabaja en rOpenSci, creó el blog de R-hub y coescribió el libro HTTP testing in R junto a Scott Chamberlain. Además, es miembro del equipo global de R-Ladies+ y colabora activamente en el desarrollo de herramientas para la comunidad de R. Enseña Git de forma regular desde hace meses, incluso este mismo tutorial en R en Buenos Aires + R-Ladies Santa Rosa. Creó el paquete {saperlipopette} para poder mostrar y compartir ejercicios de Git. Realiza traducciones al español con Yanina.
Yanina Bellini Saibene - maestra en Data Mining and Knowledge Discovery. Trabaja como Community Manager en rOpenSci y es parte del consejo directivo de R-Ladies+ y The Carpentries. Yanina es instructora y trainer certificada por The Carpentries y una GitHub Star. Ha enseñado Git y GitHub y como usarlo con R desde hace varios años. Trabaja con Maëlle en rOpenSci, especialmente en el Programa de Campeon(a|e)s y el Proyecto Multilingüe.
Análisis cualitativo para grandes volúmenes de texto con LLMs
Potencia tu análisis cualitativo de textos con inteligencia artificial usando R
Sobre el curso
Fecha 2 de Diciembre de 2025, 2:00 PM - 4:15 PM (UTC-3)
Modalidad: Online
Idioma: Español
Inscripción: Análisis cualitativo para grandes volúmenes de texto con LLMs
El desarrollo de la IA y los modelos generativos potencian el análisis cualitativo de textos para diversas disciplinas. Este tutorial aprovecha los créditos gratuitos de la API de Gemini de Google para enseñar a usar LLMs en R, un entorno amigable para el PLN. Se abordará un flujo de trabajo estructurado, desde el diseño y optimización de prompts y sus parámetros, hasta la iteración en dataframes para obtener salidas estructuradas, limpiar datos y finalmente, usar embeddings para visualizaciones.
Los objetivos planteados son: - El/la estudiante comprenderá los beneficios de usar LLMs para el análisis de texto. - El/la estudiante diseñará prompts para análisis cualitativo y creará criterios para evaluar los resultados del LLM. - El/la estudiante ajustará los parámetros del modelo y los prompts para apuntar a resultados rigurosos y reproducibles. - El/la estudiante automatizará el análisis de texto en R con funciones e iteraciones para obtener un objeto estructurado. - El/la estudiante analizará la información resultante mediante visualizaciones y estadística descriptiva.
Este tutorial está dirigido a investigadores, estudiantes y profesionales de cualquier disciplina (ciencias sociales, humanidades, ciencias de la salud, etc.) que trabajen con datos de texto y deseen potenciar sus análisis cualitativos mediante herramientas de IA.
Requisitos
Para aprovechar al máximo el taller, los participantes deben tener un conocimiento básico-intermedio de R. Específicamente, se espera que puedan:
- Entender y escribir funciones simples.
- Utilizar bucles for para iterar sobre elementos.
- Manejar datos tabulares con las funciones principales del paquete dplyr (como mutate, filter, select).
No se requiere experiencia previa con APIs, Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) o modelos de lenguaje.
Tutores
Ismael Aguayo - asistente de investigación en el núcleo milenio NUDOS y ayudante de estadística y métodos computacionales, con interés en la Ciencia de Datos y la inteligencia artificial. Integrante de la organización Socialtec.
Exequiel Trujillo - Desarrollador web y ayudante de métodos computacionales, y se encuentra estudiando ciberseguridad y sociología de la música a través del análisis computacional. Integrante de la organización Socialtec.
Análisis y visualización de datos funcionales en R con fda.usc y extensiones
Taller práctico en R sobre análisis de datos funcionales: creación, manipulación y visualización con fda.usc, ggplot2 y plotly
Sobre el curso
Fecha 2 de Diciembre de 2025, 6:00 PM - 9:00 PM (UTC-3)
Modalidad: Online
Idioma: Español
Inscripción: Análisis y visualización de datos funcionales en R con fda.usc y extensiones
El taller comenzará con una introducción al análisis de datos funcionales en R, presentando los conceptos básicos, ejemplos de aplicación y una primera toma de contacto con el paquete fda.usc. Después se trabajará en la construcción de objetos funcionales a partir de datos reales, mostrando cómo manipularlos y cómo aplicar métodos de reducción de la dimensión, suavizado, detección de outliers y clustering.
En la última parte se explorarán técnicas de visualización con ggplot2 y plotly.
El taller tendrá un enfoque eminentemente práctico, con ejercicios guiados en RStudio y materiales reproducibles, permitiendo a las personas asistentes adquirir competencias para aplicar el análisis funcional en sus propias áreas de investigación o docencia.
Resultará especialmente útil para quienes trabajen con series temporales, señales o datos de alta frecuencia en áreas como estadística, economía, ciencias ambientales, medicina o ingeniería.
Requisitos
Se espera que las personas participantes tengan conocimientos básicos de R (lectura de datos, uso de paquetes, operaciones con data frame) y un nivel como mínimo introductorio de estadística descriptiva y análisis multivariante. No se requiere experiencia previa en análisis de datos funcionales.
Tutor
Manuel Oviedo de la Fuente - Doctor en Estadística (USC) y profesor en la Universidade da Coruña (España), desarrolla su labor investigadora en el ámbito del análisis de datos funcionales y la estadística computacional.Es autor de más de 20 artículos JCR en revistas como Journal of Statistical Software, TEST, The R Journal y Computational Statistics, y ha participado en proyectos competitivos. Es coautor y desarrollador principal del paquete fda.usc en R, con más de 50.000 descargas y 20+ paquetes dependientes en CRAN, además de autor de materiales abiertos sobre de aprendizaje estadístico.
Coding with AI in RStudio
Aprende a usar IA en RStudio para programar más rápido: generar, depurar y empaquetar scripts de R, crear aplicaciones Shiny y aumentar la productividad
Sobre el curso
Fecha 2 de Diciembre de 2025, 10:00 AM - 12:00 PM (UTC-3)
Modalidad: Online
Idioma: Inglés
Inscripción: Coding with AI in RStudio
Este tutorial práctico introducirá a los usuarios de R al poder transformador de la programación asistida por IA, específicamente dentro del IDE de RStudio. Cubriremos cómo usar asistentes de programación potenciados por IA para acelerar una variedad de tareas, desde generar código estándar y depurar scripts hasta construir paquetes profesionales de R.
Al completar este tutorial, los participantes podrán: - Comprender los beneficios y limitaciones del uso de IA para la generación de código en R - Configurar y usar un asistente de programación potenciado por IA dentro de RStudio - Aplicar herramientas de IA para escribir, depurar y refactorizar funciones y scripts de R - Usar IA para automatizar la generación de informes con Quarto y RMarkdown - Desarollar aplicaciones interactivas en Shiny con asistencia de IA - Agilizar el proceso de convertir scripts de R en paquetes de R reutilizables - Crear un flujo de trabajo personal que integre IA para aumentar la productividad
Saber cómo aprovechar las herramientas de IA se está convirtiendo en una habilidad fundamental para profesionales de datos e investigadores. Este tutorial proporciona una introducción práctica y enfocada, permitiendo a los asistentes aplicar inmediatamente estas técnicas a su trabajo diario, ahorrando tiempo y reduciendo la carga cognitiva en tareas rutinarias.
Este tutorial está dirigido a cualquier persona con un entendimiento básico a intermedio de R que esté interesada en mejorar su eficiencia de programación y conocimiento. Está dirigido a una audiencia amplia, incluyendo científicos de datos, investigadores académicos y estudiantes que usan R para análisis de datos, visualización y modelado.
Requisitos
Para obtener el máximo de esta oportunidad de aprendizaje, los participantes deben tener: - Familiaridad con la interfaz de RStudio - Un entendimiento básico de la sintaxis de R y estructuras de datos - Experiencia escribiendo funciones simples de R y scripts
Tutores
Juan Cruz Rodriguez - Doctor en Ciencias de la Computación e Ingeniero de software con más de 10 años de experiencia programando, incluyendo 5 años en la industria del software desarrollando pipelines de producción y aplicaciones. Autor de los paquetes de R {chatgpt} y {myownrobs}, especializándose en flujos de trabajo de programación asistida por IA y herramientas que mejoran la productividad del desarrollador en entornos de R.
Luis D. Verde Arregoitia - Doctor en Biología con amplia experiencia en programación en R en análisis de datos, visualización y modelado estadístico. Autor de “Large Language Model tools for R”, una guía completa para flujos de trabajo de programación asistida por IA. Se especializa en integrar herramientas de IA en pipelines de investigación y enseñar aplicaciones prácticas de LLMs para ciencia de datos e investigación reproducible.
Automatización de workflows en R y Python con targets y snakemake
Aprende herramientas poderosas para la gestión de workflows en R y Python, en un entorno colaborativo y reproducible
Sobre el curso
Fecha 2 de Diciembre de 2025, 2:00 PM - 4:00 PM (UTC-3)
Modalidad: Online
Idioma: Español
Inscripción: Automatización de workflows en R y Python con targets y snakemake
La automatización de workflows es esencial para garantizar reproducibilidad, escalabilidad y eficiencia en proyectos de ciencia de datos. En este taller, exploraremos el uso de targets y snakemake, dos herramientas poderosas para la gestión de workflows en R y Python, en un entorno colaborativo y reproducible.
A través de ejemplos prácticos, los participantes aprenderán a: - Diseñar workflows reproducibles utilizando targets en R - Integrar snakemake para coordinar tareas que utilizan scripts en R y Python - Implementar estrategias para manejar dependencias y optimizar la ejecución de procesos
Al finalizar, los asistentes tendrán las habilidades necesarias para construir pipelines reproducibles y escalables que hagan transparentes todos los pasos de un flujo de análisis, desde la adquisición de datos hasta la generación de reportes, integrando múltiples lenguajes y herramientas.
Requisitos
Conocimientos básicos de R y Python, con cualquier formación y de cualquier disciplina.
Instructora
Diana García - Bióloga Computacional del Breast Oncology Program en el Dana Farber Cancer Institute, donde investigamos las alteraciones del genoma asociadas a resistencia a terapias en cáncer de mama mestastático. Tengo un doctorado en Ciencias Biomédicas y una maestría en Ciencias de la Computación y experiencia desarrollando software tanto en la academia como en la industria. Disfruto mucho enseñar programación, fui profesora en CETYS Universidad, Campus Tijuana, y tallerista en la Escuela de Código Pilares en CDMX. Formo parte de R-Ladies Boston y del programa de camiones de rOpenSci, previamente participé en PyLadies CDMX y en Women Who Code CDMX.
¿Qué historia vas a contar hoy? Herramientas para una comunicación eficaz
Aprendé a diseñar una presentación con una estructura clara y un mensaje que genere impacto usando recursos audiovisuales estratégicamente
Sobre el curso
Fecha 2 de Diciembre de 2025, 5:00 PM - 7:15 PM (UTC-3)
Modalidad: Online
Idioma: Español
Inscripción: ¿Qué historia vas a contar hoy? Herramientas para una comunicación eficaz
En este tutorial, cada participante aprenderá a diseñar una presentación o charla con una estructura clara y un mensaje que genere impacto, utilizando recursos audiovisuales de manera estratégica.
El objetivo es proporcionar herramientas prácticas para superar el bloqueo de la “hoja en blanco” y desarrollar una narrativa poderosa a través de la técnica del storytelling que permita alcanzar metas específicas: inspirar, conseguir apoyo para un proyecto, o simplemente comunicar una idea con confianza.
A través de ejercicios prácticos, los asistentes podrán llevarse una idea de la estructura de una charla o presentación y la importancia de la práctica como paso fundamental para estar preparados.
Aunque la idea de “contar historias” pueda parecer ajena a la ciencia de datos, en realidad forma parte esencial de ella: se trata de descubrir y comunicar las historias que los propios datos revelan. Es precisamente en ese punto donde focalizamos este tutorial: encontrar las historias que hay detrás del trabajo que realiza cada participante y descubrir la mejor historia para conectar con la audiencia.
Requisitos
No se requieren conocimientos técnicos específicos. Este tutorial está diseñado para cualquier persona que desee mejorar sus habilidades de comunicación y presentación.
Instructora
Alejandra Bellini - Licenciada en Comunicación Social con título intermedio de periodista profesional y Locutora Nacional (Argentina). Durante los últimos 21 años formé parte del equipo de Canal 12, un multimedio cordobés donde ocupé distintos roles: conductora y columnista en distintos programas de televisión, editora web, coordinadora de contenidos digitales. Fue parte del equipo que diseñó el lanzamiento de la plataforma digital del canal, transformándome en la primera mujer jefa de la historia del canal que ya tiene 65 años.
Soy egresada del Colegio Universitario de Periodiso Obispo Trejo y Sanabria. Fue docente de la institución en las carreras de Periodismo y en la Licenciatura en Comunicación Social. Actualmente, soy conductora de un noticiero y un programa de interés general que se emite de lunes a viernes en Canal 12. Además, ofrezco cursos y capacitaciones para empresas, organizaciones y speakers que necesitan desarrollar una comunicación efectiva para distintos contextos.