Proyectos

Todos los asistentes desarrollarán un proyecto práctico por parejas durante la semana del curso, con objeto de practicar lo aprendido (manejo, visualización y análisis de datos, así como flujos de trabajo reproducibles y colaborativos, y presentación de resultados). El lunes se darán las pautas del trabajo, y en la última sesión del viernes se hará una exposición pública.

El tema del proyecto es libre. Algunas sugerencias de datasets con los que trabajar:

• Datos de distribución de especies (por ejemplo de GBIF) y datos ambientales (p. ej. clima) o de rasgos

• PREDICTS database

• https://ecologicaldata.org/find-data

• https://lter.github.io/lterdatasampler/index.html

• https://www.kaggle.com/competitions

• https://www.drivendata.org/competitions/

• ManyEcoEvo Analysis

Otra opción es intentar reproducir los análisis de un artículo publicado.

Todos los proyectos se desarrollarán usando GitHub bajo la organización https://github.com/R-AEET-2022. Cada equipo creará un repositorio con su proyecto.