Break a leg!

Ha pasado sin duda demasiado tiempo desde la última actividad del blog. Ya dijimos en su momento que el trabajo en el libro iba a ralentizar nuestro ritmo de publicación. Pero no esperábamos que se cruzaran otras cosas por el camino y al final ha pasado más de un año desde la última entrada. Por eso, antes de retomar la actividad, siento la necesidad de hacer un breve ejercicio de justificación de las razones de, al menos, la última parte de este largo periodo de inactividad.

En inglés se usa la frase Break a leg!  (¡Rómpete una pierna!) para desear suerte ante una prueba difícil; por ejemplo, a los actores de una obra teatral el día del estreno (en España usamos la frase mucha mierda con el mismo propósito). La razón por la que traigo a colación esto es que en octubre del año pasado me rompí una pierna (concretamente la rótula de la pierna izquierda). Desde entonces he tenido muchas oportunidades para acordarme de la dichosa frase y siempre he pensado que esta es una de esas cosas que no le deseas a nadie, ni en broma. Han sido unos meses difíciles, en los que la recuperación ha ocupado casi todo mi tiempo. Todavía arrastro algunas secuelas y cojeo un poco, pero ya ha pasado la peor parte. Así que retomamos la actividad y esperamos, esta vez sí, tener mejor suerte (sin necesidad de frasecitas poco afortunadas). Y aunque la vida nos ha enseñado que hacer planes es la mejor manera de provocar a los dioses, también hemos aprendido que no tenemos enmienda.

Haciendo planes.

Tenemos muchas ideas y muchas ganas de contarlas aquí. Por enumerar sólo algunas de las más inmediatas:

  • En nuestra práctica docente en la Universidad de Alcalá el libro PostData se complementa con lo que hemos dado en llamar el proyecto ExamineR: un repositorio de cuestionarios de Estadística, concebidos para usarse con el paquete exams de R. El objetivo es crear cuestionarios, con preguntas de respuesta múltiple, cuyas soluciones se generan automáticamente de manera aleatoria. Esos cuestionarios nos han servido para facilitar el entrenamiento de nuestros alumnos en las tareas más mecánicas de un curso de Introducción a la Estadística. Una de nuestras próximas entradas tratará sobre este proyecto con más detalle.
  • Desde el principio, al afrontar la escritura del libro nos propusimos evitar la tentación de escribir un libro de Estadística con R. Nos hemos esforzado en escribir un libro que sea tan neutral desde el punto de vista del software como nos fuera posible. Y para demostrar (en primer lugar a nosotros  mismos) que el libro cumple ese objetivo, nos impusimos la tarea de crear una segunda colección de tutoriales en los que Python ocupa el lugar de R en los ya publicados. Ese proyecto avanza a buen ritmo y en breve publicaremos la primera colección de tutoriales, que cubrirán las dos primeras partes del libro.
  • Una de las ventajas de trabajar con R es que podemos aprovechar todas las herramientas del ecosistema R. Por ejemplo, con RStudio disponemos de un entorno de trabajo muy satisfactorio y extremadamente productivo. Además, la comunidad R incluye a algunos de los promotores más activos del movimiento de Reproducible Research (el vídeo de presentación de este curso en Coursera puede servir de introducción).  Y para darle un vehículo a esas ideas la comunidad R recuperó la idea de Programación Literaria (Literate Programming) de D.E.Knuth. A mi juicio, una de las contibuciones más originales e interesantes  sobre la tarea de escribir programas, que no había recibido mucha atención por parte de ninguna de las comunidades de desarrolladores de los grandes lenguajes de programación. En R, afortunadamente, disponemos de Knitr, creado por Yihui Xie. La combinación de Knitr con Rmarkdown proporciona una herramienta extraordinariamente flexible y productiva para el análisis de datos, con una curva de aprendizaje mucho más suave que la de otras opciones. Para hacer un mínimo de justicia a todos estos temas necesitaremos varias entradas del blog.
  • Dentro del ecosistema R, Shiny es otra criatura del equipo de RStudio que también merece atención. Shiny nos permite crear aplicaciones web fácilmente desde el propio R. Quizá lo mejor sea echar un vistazo a esta galería de ejemplos para empezar a apreciar las posibilidades que ofrece Shiny. Por su parte Rpubs es una herramienta de publicación mucho más modesta, pero que compensa esa simplicidad con su agilidad. Es una herramienta muy interesante para la docencia, por ejemplo.
  • Me gustaría además incorporar al blog la crítica de algunos de los libros de Estadística y Análisis de Datos que van pasando por mis manos.  Quien dice libros, puede decir también cursos, páginas web, otros blogs, etc.

Y todo esto sin descuidar la tarea de continuar el trabajo que hemos iniciado con el libro. Como decimos en el prólogo, el libro es un proyecto abierto y queremos extenderlo en varias direcciones. Posiblemente en forma de capítulos adicionales disponibles para descargar en la web del libro.

Como puede verse, tenemos mucha faena por delante. ¡Manos a la obra!

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Un pensamiento en “Break a leg!

  1. Pingback: Tutoriales con Python. | PostData

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