Herramientas de productividad de ciencia de datos con Git, GitHub y RStudio

La gestión de proyectos de ciencia de datos requiere más que escribir código de análisis; exige organización, control de versiones e informes reproducibles para colaborar de manera efectiva. En este curso basado en texto, aprenderá a estructurar sus proyectos de forma profesional, realizar un seguimiento de los cambios de forma sistemática y automatizar las tareas repetitivas utilizando herramientas estándar de la industria. Lo que aprenderás: * Comprender las herramientas fundamentales de línea de comandos de Unix / Linux para navegar por directorios y automatizar tareas. * Administrar el historial del proyecto con Git para realizar un seguimiento de los cambios de código y colaborar sin conflictos. * Publique y comparta sus repositorios de ciencia de datos en GitHub para una colaboración perfecta en equipo. * Organizar archivos y código de manera eficiente dentro del entorno de desarrollo RStudio. * Crear informes reproducibles y documentos dinámicos utilizando los estándares modernos Markdown y Quarto. * Aplicar estructuras de proyecto limpias y flujos de trabajo de configuración modernos para mantener su análisis organizado. Comenzará con la terminología clave y los conceptos fundamentales de la línea de comandos antes de pasar paso a paso por el control de versiones local, la colaboración remota y la generación automatizada de informes. Este curso está diseñado para analistas de datos y científicos principiantes que buscan establecer un flujo de trabajo profesional, sin necesidad de experiencia previa en línea de comandos o control de versiones.Comience a construir un flujo del trabajo de ciencia de datos estructurado, reproducible y colaborativo hoy.