Objetivos
1. Explorar R desde cero
Durante los cursos, exploraremos los fundamentos de programación y ciencia de datos en R, partiendo desde lo más básico. Los cursos estarán basados en herramientas y ejemplos diseñados especialmente para un aprendizaje práctico, aplicado y conectado con la biología evolutiva.
2. Aplicar métodos comparativos filogenéticos
Abordaremos conceptos clave en macroevolución utilizando herramientas recientes en el campo. Este enfoque nos permitirá construir y analizar filogenias con datos reales, haciendo énfasis en cómo aplicar estos métodos a preguntas evolutivas concretas.
3. Crear comunidad
Más allá de los contenidos técnicos, MacroData busca generar lazos entre los asistentes. Queremos que compartan ideas, se apoyen en nuevos proyectos y continúen conectados luego de los talleres. Creemos que la comunidad científica crece cuando sus integrantes se escuchan, colaboran y se acompañan.
4. Publicar juntos
Uno de los resultados concretos del curso será una publicación científica colaborativa. Queremos que quienes participen se involucren en todas las etapas del análisis y subsecuentemente en escritura, y que figuren como coautores de un trabajo producto del aprendizaje colectivo.
5. Dejar huella digital
Todo lo aprendido y construido en MacroData vivirá en esta plataforma digital abierta. Aquí reuniremos materiales de los talleres, scripts, herramientas, guías y todos los logros del proyecto. Será un espacio para permitir que experiencias similares tengan una estructura mas simple para iniciar.
Resultados esperados
- Capacitación práctica de al menos 80 estudiantes e investigadores de diferentes regiones.
- Filogenias calibradas en el tiempo de grupos biológicos poco estudiados.
- Publicación científica colectiva con coautoría de los participantes del curso.
- Plataforma digital abierta con recursos en español: scripts, guías, presentaciones, materiales del taller y herramientas desarrolladas durante el proyecto.
- Mayor participación de investigadores colombianxs en el desarrollo de herramientas bioinformáticas y ciencia abierta.
- Red activa de estudiantes e investigadores, conectados a través de Mattermost, para seguir aprendiendo y colaborando luego del curso.