Повторяемые научные и информационные рабочие процессы для начинающих

Как часто вы пытаетесь повторно запустить старый анализ, только чтобы обнаружить, что код больше не работает или данные исчезли? Обеспечение воспроизводимости научных рабочих процессов является ключом к надежным, совместным и эффективным исследованиям. Этот курс, состоящий только из текста, проведет вас через процесс структурирования ваших научных проектов, чтобы каждый мог с уверенностью воспроизвести ваши результаты. Вы пройдете путь от понимания основных концепций воспроизводимости до создания надежных, самодостаточных сред данных. Что вы узнаете: Понимание основных принципов воспроизводимости, прозрачности и открытой науки; Организация каталогов исследовательских проектов и наборов данных с использованием стандартизированных структур; Отслеживание изменений и бесперебойное сотрудничество с использование современных рабочих процессов управления версиями Git; Управление зависимостями программного обеспечения и виртуальными средами для предотвращения нарушения кода; Документирование данных, кодов и вычислительных сред, чтобы другие исследователи могли их легко использовать; Применение основ автоматизации для последовательного выполнения анализа от исходных данных до конечного результата. Курс начинается с основной терминологии и философии открытой науки, затем шаг за шагом проходит через настройку хранилища проекта, управление зависимостями и документирование всего рабочего процесса. Этот курс, разработанный исключительно для начинающих, не требует предварительного опыта в программировании или управлении исследованиями, начиная с самых основ. Начните создавать надежные, совместимые и проверяемые научные рабочие процессы сегодня.