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Date: Wed, 30 Oct 2024 05:05:18 +0000
Subject: [PATCH] Update data

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 <a href="../../blog/en/2020-05-14-virtual-en.html" class="no-external">LatinR 2020 will be a virtual event!</a>
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 <a href="../../blog/en/2020-03-03-latinr-package.html" class="no-external">The latinr package lets you create and submit presentations to LatinR</a>
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 <a href="../../blog/en/2019-12-16-call-for-papers.html" class="no-external">Call for Papers</a>
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 <a href="../../blog/en/2018-01-18-attibutions.html" class="no-external">Attributions</a>
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@@ -295,7 +295,7 @@ <h1 class="title">Novedades</h1>
 
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 <a href="../../blog/es/2024-08-02-divide-y-venceras-de-polar-al-polarverse.html" class="no-external">Divide y vencerás: de polar al Polarverse</a>
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 <a href="../../blog/es/2024-08-01-inscripcion.html" class="no-external">Inscripción</a>
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 <a href="../../blog/es/2024-07-09-presentacion-trabajos-2024.html" class="no-external">Llamado a Presentación de Trabajos</a>
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 <a href="../../blog/es/2023-08-18-becas-2023.html" class="no-external">Becas de asistencia</a>
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 <a href="../../blog/es/2023-06-08-keynotesES-2023.html" class="no-external">Conferencias</a>
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 <a href="../../blog/es/2023-04-24-presentacion-trabajos-2023.html" class="no-external">Llamado a Presentación de Trabajos</a>
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 <a href="../../blog/es/2022-06-15-presentacion-trabajos-2022.html" class="no-external">Llamado a Presentación de Trabajos</a>
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 <a href="../../blog/es/2021-10-01-xaringantheme-latinR.html" class="no-external">Creando presentaciones con el theme latinR</a>
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 <a href="../../blog/es/2021-04-21-presentacion-trabajos-2021.html" class="no-external">Llamado a Presentación de Trabajos</a>
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 <a href="../../blog/es/2020-10-26-reprohack.html" class="no-external">ReproHack en LatinR 2020</a>
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 <a href="../../blog/es/2020-07-08-comunidades.html" class="no-external">Comunidades de Práctica en América Latina: R y Colegas</a>
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 <a href="../../blog/es/2020-05-14-virtual.html" class="no-external">LatinR 2020 será virtual!</a>
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 <a href="../../blog/es/2020-03-03-paquete-latinr.html" class="no-external">Paquete latinr para crear y enviar trabajos a LatinR</a>
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 <a href="../../blog/es/2020-02-28-otras-conferencias.html" class="no-external">Conferencias de R en Latinoamerica durante el 2020</a>
@@ -550,7 +550,7 @@ <h3 class="no-anchor listing-title">
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 <a href="../../blog/es/2019-12-16-presentacion-trabajos.html" class="no-external">Llamado a Presentación de Trabajos</a>
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 <a href="../../blog/es/2018-07-27-cdc-slack.html" class="no-external">Código de Conducta del Slack LatinR</a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="17" data-listing-date-sort="1515974400000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="2" data-listing-word-count-sort="373">
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 <a href="../../blog/es/2018-01-15-cdc.html" class="no-external">Código de Conducta</a>
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 <a href="../../blog/es/2018-01-18-atribuciones.html" class="no-external">Atribuciones</a>
diff --git a/docs/blog/pt/index.html b/docs/blog/pt/index.html
index e0842eb2..1b78fc32 100644
--- a/docs/blog/pt/index.html
+++ b/docs/blog/pt/index.html
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 <a href="../../blog/pt/2024-08-02-divide-y-venceras-de-polar-al-polarverse.html" class="no-external">Divida e vencerá: de polar ao Polarverse</a>
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 <a href="../../blog/pt/2024-08-01-inscricao.html" class="no-external">Inscrição</a>
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 <a href="../../blog/pt/2024-07-09-apresentacao-trabalhos-2024.html" class="no-external">Chamada de apresentação de trabalhos</a>
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 <a href="../../blog/pt/2023-08-18-bolsas-2023.html" class="no-external">Bolsas de auxílio</a>
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 <a href="../../blog/pt/2023-06-08-inscriptionpt.html" class="no-external">Inscrição</a>
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 <a href="../../blog/pt/2023-06-08-keynotespt-2023.html" class="no-external">Conferências</a>
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 <a href="../../blog/pt/2023-04-24-submissao-de-trabalhos-2023.html" class="no-external">Chamada para submissão de trabalhos e tutoriais</a>
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 </a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="7" data-listing-date-sort="1655251200000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="6" data-listing-word-count-sort="1091">
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2022-06-15-submissao-de-trabalhos-2022.html" class="no-external">Chamada para submissão de trabalhos e tutoriais</a>
@@ -431,7 +431,7 @@ <h3 class="no-anchor listing-title">
 </a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="8" data-listing-date-sort="1583193600000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="3" data-listing-word-count-sort="472">
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2020-03-03-pacote-latinr.html" class="no-external">Pacote latinr para criar e enviar trabalhos para LatinR</a>
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 </a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="9" data-listing-date-sort="1582848000000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="1" data-listing-word-count-sort="77">
+<div class="quarto-post image-right" data-index="9" data-listing-date-sort="1582848000000" data-listing-file-modified-sort="1730264459296" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="1" data-listing-word-count-sort="77">
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2020-02-28-otras-conferencias-pt.html" class="no-external">Conferências de R na América Latina durante 2020</a>
@@ -465,7 +465,7 @@ <h3 class="no-anchor listing-title">
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 <a href="../../blog/pt/2020-01-13-chamada-trabalhos.html" class="no-external">Chamada de Trabalhos</a>
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 <a href="../../blog/pt/2018-01-15-cdc-pt.html" class="no-external">Código de conduta</a>
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Hannah Frick & Dr. Max Kuhn: Introduction to Machine Learning with tidymodels (I)","tags":"Models - Part 1","body":"This workshop provides an\n                             introduction to machine learning with R using the tidymodels framework,\n                             a collection of packages for modeling and machine learning using tidyverse principles.\n                             We will build, evaluate, and compare predictive models.\n                             Along the way, we’ll learn about key concepts in machine learning including overfitting\n                             and resampling. Learners will gain knowledge about good predictive modeling practices,\n                             as well as hands-on experience using tidymodels packages like parsnip, rsample, yardstick,\n                             and workflows.","start":"2023-10-18T12:00:00Z","end":"2023-10-18T15:20:00Z","location":"Room to be annouced"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulee5476d261906d0710f5809d8","calendarId":"tutorial","title":"Dra. Hannah Frick & Dr. Max Kuhn: Introduction to Machine Learning with tidymodels (II)","tags":"Models - Part 2","body":"Dra. Hannah Frick & Dr. Max Kuhn. This workshop provides an\n                             introduction to machine learning with R using the tidymodels framework,\n                             a collection of packages for modeling and machine learning using tidyverse principles.\n                             We will build, evaluate, and compare predictive models.\n                             Along the way, we’ll learn about key concepts in machine learning including overfitting\n                             and resampling. 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This three hour tutorial will start with data reading from CSV, discuss basic and advanced data\n                     manipulation topics, and finally will end with a discussion about how you can contribute to data.table.\n                     In each part of the tutorial, you will be asked to solve a few exercises, to practice each new concept.","start":"2023-10-18T12:00:00Z","end":"2023-10-18T15:20:00Z","location":"Room to be annouced"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule5f7bb530eeb56497842c091f","calendarId":"tutorial","title":"Dra. Dianne Cook: Creating data plots for effective decision-making using statistical inference with R","tags":"data plots for inference","body":"data.table is one of the most efficient open-source in-memory data manipulation packages available today.\n                     First released to CRAN by Matt Dowle in 2006, it continues to grow in popularity, and now over 1400 other CRAN packages\n                     depend on data.table. 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El mismo constará de tres partes:\n\n- Estructura inicial y básica de un proyecto junto a las herramientas que podemos utilizar para asistirnos en esta tarea.\n\n- Modularización y buenas prácticas de desarrollo haciendo hincapié en conceptos de desarrollo con ejemplos.\n\n- Optimización y performance de una aplicación introduciendo paquetes y buenas prácticas.","start":"2023-10-18T12:00:00Z","end":"2023-10-18T15:20:00Z","location":"Room to be annouced"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule45d9e6419919eb570b971433","calendarId":"charlassalon_6","title":"{ggmagic} Building a data visualization recommendation package","tags":"Desarrollo de paquetes, Enseñanza, Visualización de datos","body":"Descubre \"ggMagic\": si te enfrentas a la indecisión sobre qué gráfico usar, simplemente introduce tus datos. La inteligencia del código analizará tus variables y sugerirá una visualización apropiada. Pero si ya tienes una idea clara, el paquete te permite personalizar según tus necesidades. ggMagic ofrece un camino más directo hacia la exploración de datos, haciendo que visualizarlos sea una practica sencilla, intuitiva y eficiente.","start":"2023-10-20T13:30:00Z","end":"2023-10-20T13:40:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule16d28b5a45890ba2b03b9a6e","calendarId":"charlassalon_7","title":"Charla Sponsor: R Consortium","tags":"Desarrollo de paquetes, Uso de R en investigación","body":"Charla del sponsor principal de la conferencia, RConsortium, en la que se dan a conocer los distintos programas y oportunidades de financiamiento existente.","start":"2023-10-20T13:30:00Z","end":"2023-10-20T13:40:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule437feb830dcefde2925e665e","calendarId":"charlassalon_6","title":"Movilidad educativa intergeneracional en Uruguay","tags":"Datos abiertos, Visualización de datos, Uso de R en investigación","body":"Utilizando datos abiertos de una reciente encuesta realizada en Uruguay y R como plataforma para explorar los datos y visualizarlos, este trabajo muestra si las generaciones más jóvenes logran mejores, iguales o peores resultados educativos que la generación de su madre o padre. 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This work aims to demonstrate the use of different R packages applied at each stage of a breeding program.","start":"2023-10-19T15:05:00Z","end":"2023-10-19T15:15:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule248b1d7f6bb3d2cdce0ea1b1","calendarId":"charlassalon_7","title":"Shiny para useRs que no usan R","tags":"Shiny, Minería de textos, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"El trabajo presenta el desarrollo de una aplicación Shiny  que permitió a un equipo que trabaja de manera programática con `R` y muchos de sus paquetes desarrollar una aplicación para facilitar tareas de porcesamiento y gestión a un segundo equipo que no tiene este herramental a disposición. A través de un caso de uso específico, desarollado por el Ministerio de Turismo y Deportes de Argentina, proponemos acá una serie de pasos que pueden servir como guía para otras experiencias análogas. ","start":"2023-10-19T15:05:00Z","end":"2023-10-19T15:15:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduleb85e2dd4125a4b546e8fcd8e","calendarId":"charlassalon_6","title":"¿Afirmaciones extraordinarias exigen evidencia extraordinaria? Reproducibilidad y datos abiertos en calidad de agua","tags":"Reproducibilidad, Datos abiertos, Uso de R en investigación","body":"Un artículo publicado en 2020 desafiaba la relación entre eutrofización y floraciones de cianobacterias. En este trabajo de Reproducibilidad pudimos refutar estas afirmaciones, identificando errores en procesamiento y análisis de datos. El uso de R y Tidyverse fueron claves para manipular los datos y garantizar la transparencia con código auditable disponible en un repositorio abierto. Subrayamos la importancia de herramientas que permiten hacer ciencia de calidad, democrática y reproducible.","start":"2023-10-20T15:15:00Z","end":"2023-10-20T15:25:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule10a93cbb9a894fbe7d027348","calendarId":"charlassalon_7","title":"An R Package to Compare the Wold and Lohmöller PLS Mode B Algorithms","tags":"Desarrollo de paquetes, Shiny, Modelos estadísticos, Uso de R en investigación","body":"An R package to compare the properties of the Wold and Lohmöller algorithms to estimate PLS Mode B path models. Two objective functions are examined: sum of the square correlations between components (SSQCOR criterion) and sum of the absolute value of the correlations between components (SABSCOR criterion). The comparison is reported in terms of the function value, number of iterations, and mean relative bias, and mean square error associated to the estimations. Results are reported graphically.","start":"2023-10-20T15:15:00Z","end":"2023-10-20T15:25:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduledd86404b3270dca1a9581b70","calendarId":"charlassalon_6","title":"Extensiones al modelo de segregación de Schelling: Impacto del costo de mudanza","tags":null,"body":null,"start":"2023-10-19T15:30:00Z","end":"2023-10-19T15:40:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulec8d5ad03deea239b55f893a6","calendarId":"charlassalon_7","title":"Legibilidad: Nuevas formas de mejorar la comunicación en el Banco Central de Chile","tags":"Shiny, Uso de R en investigación, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"La legibilidad de un texto se ha convertido en una variable de gran interés en los bancos centrales. Esto se debe a que su permanente esfuerzo por influir en la evolución de las expectativas y las decisiones de los agentes de la economía se basa en la comprensión de su comunicación. Para enfrentar estos desafíos, el Banco Central de Chile creó una aplicación que permite la detección de elementos que aumentan la dificultad lingüística de un texto. Esta fue app construida con la librería Shiny y se usa actualmente en el banco.","start":"2023-10-19T15:30:00Z","end":"2023-10-19T15:40:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule46ad213df503f7e1cc058355","calendarId":"charlassalon_6","title":"Uso del paquete Bibliometrix en R para análisis de la producción científica uruguaya 1980-2019","tags":null,"body":null,"start":"2023-10-20T15:40:00Z","end":"2023-10-20T15:50:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule31dccaaa971121f09c79a957","calendarId":"charlassalon_7","title":"preDose: evaluación externa de modelos nlme para uso en dosificación de precisión","tags":"Desarrollo de paquetes, Modelos estadísticos, Uso de R en investigación","body":"La variabilidad en la respuesta a los medicamentos plantea desafíos en la eficacia y seguridad. La biblioteca preDose en R utiliza modelos nlme previamente reportados y un conjunto de datos, para optimizar tratamientos, considerando factores individuales.  La evaluación de la capacidad predictiva de dichos modelos es por lo tanto un paso esencial previo a su implementación en la población objetivo lo que promueve una atención médica más precisa y segura.","start":"2023-10-20T15:40:00Z","end":"2023-10-20T15:50:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduledcc5de454e40a188b85c6e05","calendarId":"charlassalon_6","title":"Aproximación a la distribución funcional entre trabajadores. Un análisis a partir de técnicas multivariadas para el período 2006-2021 en Uruguay.","tags":"Modelos estadísticos, Visualización de datos, Uso de R en investigación","body":"El principal objetivo de este trabajo consiste en analizar la participación de la masa de remuneraciones laborales en el ingreso, y analizar su apropiación por parte de distintos grupos de trabajadores. Se aplica el análisis de cluster sobre variables que reflejen características individuales de los trabajadores y su puesto de trabajo, con la finalidad de identificar grupos diferenciados de trabajadores. Se utilizan datos de Encuestas de Hogares.","start":"2023-10-19T15:55:00Z","end":"2023-10-19T16:05:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulec5ce5cac7278979c3ffa4299","calendarId":"charlassalon_7","title":"Sistema de gestión de proyectos para la administración pública con shiny","tags":"Desarrollo de paquetes, Shiny, R + otros lenguajes de programación, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"Se desarrolló una web app usando shiny, bs4Dash y shinyWidgets, para hacer seguimiento a  al estilo tablero Kanban dentro de una oficina del sector público. Esto conllevó a desarrollar un modelo relacional de datos, que tuvo que ser implementado con los paquetes R6, DBI y RMariaDB. Para mantener la seguridad del acceso se usó el servicio Firebase de Google. La app hace intenso uso de shiny modules, se estructura como un paquete  golem y aspira a ser 100% reproducible via docker.","start":"2023-10-19T15:55:00Z","end":"2023-10-19T16:05:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulebc7ff6a2c228693cf2292ae7","calendarId":"charlassalon_6","title":"Hacia una estrategia de generación, procesamiento y democratización de los datos de la ciudad: la experiencia en el Gobierno de Montevideo, Uruguay 2023","tags":"Enseñanza, Datos abiertos, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"La toma de decisiones basada en evidencia es un lineamiento clave de la Ing. Carolina Cosse en su gestión. Trabajando junto a “The Bloomberg Philanthropies City Data Alliance” se elaboró la Estrategia de Datos, de la cual uno de los pilares es la capacidad. \nPresentaremos cuál es nuestra estrategia para aumentar la capacidad de nuestros equipos en extracción, procesamiento y análisis de datos, con especial énfasis en la formación en R y cuáles han sido nuestros principales desafíos en el camino.","start":"2023-10-20T17:25:00Z","end":"2023-10-20T17:35:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulefef236dc9900046606132528","calendarId":"charlassalon_7","title":"RelDists: A Comprehensive R Package for Reliability Analysis and Distribution Modeling","tags":"Desarrollo de paquetes, Modelos estadísticos, R en la industria","body":"El paquete RelDists fue creado para facilitar el uso de nuevas distribuciones propuestas en el campo del análisis de confiabilidad. Este paquete permite a los usuarios la estimación de parámetros en modelos de regresión y funciones para obtener la densidad, la función de distribución, la función de riesgo, la función cuantil y la función de confiabilidad. Este paquete se convierte en un recurso invaluable para investigadores y profesionales en el campo de la confiabilidad.","start":"2023-10-20T17:25:00Z","end":"2023-10-20T17:35:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduled14aeb76b7e8e0b02b8fa0b8","calendarId":"charlassalon_6","title":"Análisis de colaboración en comunidades por medio de analisis de redes sociales","tags":"Enseñanza, Comunidades, Análisis de redes","body":"Las comunidades de práctica son espacios donde las personas comparten conocimientos y\ncontribuyen a objetivos individuales y de grupo. Conocer los tipos de miembros y formas de\nparticipación, junto con las colaboraciones que existen, y entre quiénes, es un insumo\nimportante para entender la comunidad y tomar acciones para su mejora. Presentamos como implementar un análisis de redes sociales utilizando R en una comunidad de practica real y una serie de consejos si queres hacer lo mismo.","start":"2023-10-19T17:40:00Z","end":"2023-10-19T17:50:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule6e57781dfad2802b624d3421","calendarId":"charlassalon_7","title":"{geoAr}: datos y herramientas geo de Argentina","tags":"Desarrollo de paquetes, Datos espaciales","body":"El presente trabajo tiene como objetivo presentar el paquete que funciona como colección de herramientas que facilita el acceso a datos y el flujo de trabajo para el análisis espacial de Argentina, tanto su versión estable (disponible en CRAN) como las herramientas en desarrollo.","start":"2023-10-19T17:40:00Z","end":"2023-10-19T17:50:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule2128b17b78cc41ee7da87633","calendarId":"charlassalon_6","title":"Un paquete para facilitar la rendición de cuentas del estado peruano","tags":"Desarrollo de paquetes, Datos abiertos, Uso de R en investigación, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"El estado peruano tiene una plataforma virtual interactiva para el seguimiento del gasto público. Debido a que esta herramienta no cuenta con un medio oficial para su uso programático (API), se desarrolló perutranspaeconomica, que intenta llenar ese vacío. El paquete permite hacer consultas masivas y automatizadas, devolviendo cada consulta en un dataframe. Aunque todo esto se consigue a través de web scraping, el usuario del paquete no necesita en absoluto estar familiarizado con esta técnica.","start":"2023-10-20T17:50:00Z","end":"2023-10-20T18:00:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule1c57651ca8ad145a7932e7fa","calendarId":"charlassalon_7","title":"SisINTAR: un paquete para gestionar datos de perfiles de suelos de Argentina","tags":"Desarrollo de paquetes, Shiny, Datos abiertos, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"El INTA de Argentina mantiene SISINTA un sistema de información para gestionar datos de perfiles de suelo (información de campo, laboratorio y ubicación). Permite búsquedas por atributos y ubicación, así como la descarga de los datos. El paquete SISINTAR fue desarrollado para permitir el acceso, lectura y manipulación de datos de perfiles de suelo de SISINTA de forma programática, utilizando estándares en el procesamiento, visualización y representación de información de suelos y desde R.","start":"2023-10-20T17:50:00Z","end":"2023-10-20T18:00:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule37464eafb53d2df0c049a5db","calendarId":"charlassalon_6","title":"Programa de Campeonas y Campeones de rOpenSci en Latinoamérica","tags":"Enseñanza, Comunidades, Uso de R en investigación","body":"Las personas campeonas de una comunidad son personas que asumen una mayor\nresponsabilidad en el éxito, la sostenibilidad y/o el funcionamiento de una comunidad. En esta charla te contaremos sobre el programa de rOpenSci y la experiencia de personas de latinoamérica participando con diversos roles en el piloto del programa. También daremos detalles de los proyectos desarrollados, las actividades que se realizan durante el programa, las lecciones aprendidas y como participar en futuras ediciones.","start":"2023-10-19T18:05:00Z","end":"2023-10-19T18:15:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule99f964fff7f8785cedb0e227","calendarId":"charlassalon_7","title":"Utilizando R, Python y Julia para el desarrollo de un sistema de detección satelital de una especie invasora (Castor Canadiense) en la Patagonia.","tags":"Datos espaciales, Modelos estadísticos, R + otros lenguajes de programación, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"La gestión y control de especies invasoras es uno de los principales desafíos de la actual crisis de biodiversidad, es particular en zonas remotas, como la Patagonia. En este trabajo, combinando diversas tecnologías (Julia, Python y R), hemos desarrollado un sistema de detección temprana de nuevas castoreras, utilizando imágenes satelitales, modelos de distribución y dispersión de especies, Google Cloud y APIs. Las pruebas piloto mostraron capacidad de detección del sistema sobre 70%.","start":"2023-10-19T18:05:00Z","end":"2023-10-19T18:15:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulef6a5f4c61ea9d67ed3438763","calendarId":"charlassalon_6","title":"SIES Argentina: R & Shiny en la difusión de estadísticas oficiales","tags":"Shiny, Visualización de datos, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"En esta presentación compartiremos el proceso de construcción de la Shiny del Sistema Integrado de Estadísticas Sociales (SIES) (https://shiny.indec.gob.ar/sies/)  elaborado por el INDEC de Argentina. Nos interesa exponer los aprendizajes y dificultades durante este proceso, y la importancia de la articulación con otros equipos, organismos públicos y la comunidad de R. Queremos reflexionar sobre los impactos del uso de software libre para la producción pública de información estadística.","start":"2023-10-20T18:15:00Z","end":"2023-10-20T18:25:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulef68b134d19541b2ac71eb028","calendarId":"charlassalon_6","title":"Desafiando barreras y construyendo equidad: Una estrategia e-learning con perspectiva de género en ciencia de datos en salud pública para Latinoamérica","tags":"Enseñanza, Comunidades, Uso de R en investigación, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"La brecha de género en programación y el uso de metodologías educativas tradicionales han generado barreras de participación equitativa. Es por esto que la implementación de estrategias innovadoras son cada vez más necesarias para desafiar estereotipos y motivar el estudio en ciencia de datos. Presentaremos los resultados del proyecto Epiverse TRACE-LAC orientados al fortalecimiento de habilidades de programación en R y el análisis de datos para el manejo de epidemias en Latinoamérica.","start":"2023-10-19T18:30:00Z","end":"2023-10-19T18:40:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule69be56886204206e99f353ba","calendarId":"charlassalon_7","title":"Un observatorio de sequía para Chile desarrollado con R-shiny","tags":"Shiny, Datos abiertos, Visualización de datos, Uso de R en investigación","body":"El cambio climático y en particular la sequía se están intensificando y aumentando en frecuencia. Chile ha sido impactado de forma severa. En este trabajo se desarrolló un observatorio de sequía para Chile (https://odes-chile.org/app/unidades/) en base a datos climáticos de reanalisis e imágenes satelitales, usando R y Shiny. Se utilizaron paquetes de análisis de datos geoespaciales (tidyverse, sf, terra, stars), además de paquetes para visualización (highcharter, leaflet).","start":"2023-10-19T18:30:00Z","end":"2023-10-19T18:40:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule366dab058523ff3b896aebab","calendarId":"charlassalon_6","title":"Mandalas: Uma Abordagem para Desenvolver Habilidades Humanas com R","tags":"Desarrollo de paquetes, Enseñanza, Visualización de datos","body":"Nesta apresentação, exploraremos o desenvolvimento de habilidades humanas através da criação de mandalas com a linguagem de programação R. As mandalas, símbolos de harmonia e criatividade, serão criadas com formas geométricas e cores variadas. Usaremos os pacotes ggplot2 e mandalaR para desenhar curvas e escolher cores. Também ensinaremos como criar padrões simétricos complexos. Ao final, discutiremos como esse processo contribui para o desenvolvimento humano.","start":"2023-10-19T18:55:00Z","end":"2023-10-19T19:05:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule69bbf24b428e74490910ffad","calendarId":"charlassalon_7","title":"Análisis espacial de fosas clandestinas: una propuesta para estudiar los procesos de militarización en México","tags":"Datos abiertos, Datos espaciales, Modelos estadísticos, Visualización de datos","body":"A raíz de la llamada \"Guerra contra las drogas\" en México (2006-2012), la militarización es una política que ha ido tomando fuerza. Este reforzamiento se corresponde con la presencia de grupos de crimen organizado. México vive una crisis de violencia, entre ellas la desaparición forzada. La presente propuesta explora las aplicaciones metodológicas de R para el procesamiento de datos en el análisis espacial del hallazgo de fosas clandestinas en territorio.","start":"2023-10-19T18:55:00Z","end":"2023-10-19T19:05:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulec2dab29b64ca62fa651ffcf7","calendarId":"charlassalon_6","title":"Twitter y Mujeres STEM. Análisis con R.","tags":"Comunidades, Minería de textos, Análisis de redes, Uso de R en investigación","body":"La brecha de género sigue vigente en todo el mundo, especialmente en las profesiones STEM. Un enfoque desde los casos de éxito recopilados en un corpus creado a partir de los tres libros de la serie “Matilda y las Mujeres en Ingeniería” fue analizado mediante técnicas de Minería de Textos y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). El estudio se amplió a la red social Twitter, incorporando además un análisis de sentimientos y emociones, mediante técnicas NLP codificadas en R.","start":"2023-10-19T19:30:00Z","end":"2023-10-19T19:40:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule81ef2b3a8fecfc56e77e8f83","calendarId":"charlassalon_7","title":"Uso de R en la modelización de un sistema de previaturas de Unidades Curriculares mediante grafos","tags":"Enseñanza, Análisis de redes, Visualización de datos, Uso de R en investigación","body":"Las complejidades de aprobación relacionadas al sistema de previaturas de los cursos que integran los planes de estudios universitarios requieren de un análisis complejo y difícil de comunicarlo. El trabajo busca implementar, interpretar y visualizar amigablemente en el entorno de R, un grafo utilizando los paquetes igraph y ggraph, a partir de cursos que integran el sistema de previaturas. Como resultado se identifican grupos jerárquicos permitiendo categorizar a los cursos universitarios.","start":"2023-10-19T19:30:00Z","end":"2023-10-19T19:40:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule6f64eff37ec4ea8552e0fe01","calendarId":"charlassalon_6","title":"Una Shiny app para el mapeo de comunidades, organizaciones y eventos de ciencia abierta en Latinoamérica","tags":"Shiny, Comunidades, Datos abiertos, Visualización de datos","body":"El objetivo de esta charla es mostrar la primera versión de una aplicación interactiva desarrollada con el paquete Shiny para disponibilizar información relacionada con recursos, eventos, talleres, oportunidades de financiamiento y comunidades de ciencia abierta en América Latina. De esta manera, buscamos visibilizar la diversidad de iniciativas y generar redes de contacto que enriquezcan el ejercicio de la ciencia abierta en la región.","start":"2023-10-19T19:35:00Z","end":"2023-10-19T19:45:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule26c60760f1b3835715bd2189","calendarId":"charlassalon_7","title":"Control de ítems por frecuencia en la función biblioNetwork","tags":"Análisis de redes, Visualización de datos, Uso de R en investigación","body":"La función biblioNetwork permite la construcción de redes e identificación de grupos al trabajar con datos bibliográficos. En esta ponencia se propone mostrar como pequeños cambios en la función permiten tener control de los ítems considerados en el análisis. Se busca mostrar la importancia de entender las funciones que utilizamos en nuestros análisis con un ejemplo concreto.","start":"2023-10-19T19:35:00Z","end":"2023-10-19T19:45:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduled957e2abc305c2f8de36a85b","calendarId":"charlassalon_6","title":"Convertite en R Contributor: aportando traducciones a R base","tags":"Comunidades, R + otros lenguajes de programación","body":"¿Sabías que puedes contribuir a R base aportando traducciones a los mensajes de error que leerán las personas que hablan tu idioma? En esta charla te contaremos todo sobre cómo contribuir a R y cómo conectar con equipos de trabajo en español y portugués. Tendrás una primera aproximación a Weblate y repasaremos las guías de contribución a R y los manuales de traducción, que te ayudarán a convertirte en R Contributor en tiempo récord y conectar con personas interesadas en hacer crecer al lenguaje.","start":"2023-10-19T19:40:00Z","end":"2023-10-19T19:50:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule1436f296617398b45111ebdc","calendarId":"charlassalon_7","title":"Modelos de aprendizaje estadístico para mejorar la focalización de transferencias monetarias","tags":"Aprendizaje automático, Modelos estadísticos, Uso de R en investigación, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"El trabajo se centra en el análisis de los mecanismos de focalización que utilizan los Programas de Transferencias Condicionadas en América Latina para seleccionar sus beneficiarios. Para el caso del programa AFAM-PE de Uruguay, se ensayan modelos basados en Aprendizaje Estadístico, y se comparan rendimientos en cuanto a reducción de errores de focalización con respecto al método econométrico (probit) que tradicionalmente se utiliza para definir la elegibilidad del Programa.","start":"2023-10-19T19:40:00Z","end":"2023-10-19T19:50:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulefce83d43815cc3b0d23487d6","calendarId":"charlassalon_6","title":"Swirlify Carpentries Course","tags":"Enseñanza","body":"En esta charla relámpago se presentará el diseño de un curso introductorio a la programación en R, que tiene como base para sus contenidos el curso “R para Análisis Científicos Reproducibles”, diseñado por Software Carpentry y está programado en SWIRL.\n\nEl objetivo final es brindar a la comunidad de usuarios de R un material de enseñanza para quienes se inician en el lenguaje, que sea flexible y fácilmente adaptable a diferentes temarios.","start":"2023-10-19T19:45:00Z","end":"2023-10-19T19:55:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule711a99d42c7c15b6169a6ad3","calendarId":"charlassalon_7","title":"Una biblioteca en C++ para la simulación rápida de colas","tags":null,"body":null,"start":"2023-10-19T19:45:00Z","end":"2023-10-19T19:55:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule00268b70a19a1e1bd1b59216","calendarId":"charlassalon_6","title":"Mejorando los llamados a paquetes","tags":"Reproducibilidad, Datos abiertos, Minería de textos, Uso de R en investigación","body":"Este trabajo explora lo que la comunidad de R está comentando sobre los paquetes que utiliza. Se revisaron >500,000 archivos públicos buscando llamados a ‘library()’ seguidos por un comentario. Los comentarios encontrados incluyen notas de instalación, para qué se está cargando un paquete, y cuáles funciones fueron usadas. Estos resultados sustentan los objetivos del paquete {annotater} para agregar la fuente, versión, título, o los datos o funciones que se están utilizando de cada paquete.","start":"2023-10-19T19:50:00Z","end":"2023-10-19T20:00:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulefc294b824c89349fcae132fd","calendarId":"charlassalon_7","title":"Integración de datos aplicada a estudios de farmacodinamia","tags":null,"body":null,"start":"2023-10-19T19:50:00Z","end":"2023-10-19T20:00:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduled198cf6fb74e9211318d13d5","calendarId":"charlassalon_6","title":"Aplicación Shiny para explorar las compras públicas","tags":"Shiny, Datos abiertos, Visualización de datos","body":"El Monitor de Compras Públicas ofrece una interfaz amigable para explorar la contratación pública en Uruguay (2002-2022). Se pueden filtrar los datos, descargarlos e interactuar con las visualizaciones que describen los contratos a nivel de organismos/productos y las tendencias a lo largo del tiempo. El código R se estructura de forma modular para una mejor legibilidad y performance.  El código css, js y HTML se encuentra en archivos separados en pos de mantener su legibilidad.","start":"2023-10-19T20:05:00Z","end":"2023-10-19T20:15:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule4ab7845d78c5d2d183b5e52d","calendarId":"charlassalon_7","title":"Primera aproximación al efecto de Eprinomectina en materia fecal bovina sobre el desempeño reproductivo de Onthophagus hircus (Coleoptera: Scarabaeidae)","tags":"Visualización de datos, Uso de R en investigación, Quarto / RMarkdown","body":"Esta charla relámpago tratará sobre el uso de R en el desarrollo, elaboración y presentación de un proyecto de tesis de Maestría en Ciencias Biológicas del Programa de Posgrado PEDECIBA Biología. Se mostrará cómo se utilizó R en todo su desarrollo, como ser el análisis de datos utilizando los paquetes {base}, {lme4} y {visR}, y el entorno {tidyverse}, redacción del documento con RMarkdown y presentación de la defensa con {xaringan}.","start":"2023-10-19T20:05:00Z","end":"2023-10-19T20:15:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduleacff0e0dbda6a772ce7741a9","calendarId":"charlassalon_6","title":"{GPS_perfiles}: Automatización del Gasto Público Social (GPS) uruguayo por perfiles de edad y sexo","tags":"Desarrollo de paquetes, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"Esta presentación busca compartir la experiencia de la División de Análisis de Datos (DAD) de DINTAD-MIDES en la generación y estimación del GPS por edad y sexo entre los años 2018 y 2021. El objetivo principal es mostrar las potencialidades, obstáculos y resultados obtenidos de la automatización de procesos complejos mediante R (R Core Team 2021) que contienen múltiples insumos y fuentes de datos, así como el proceso de control de versión con GitLab.","start":"2023-10-19T20:10:00Z","end":"2023-10-19T20:20:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulef10388205431f2834da6369d","calendarId":"charlassalon_7","title":"Shiny app para meta-análisis interactivos en una revisión sistemática viva","tags":"Shiny, Modelos estadísticos, Visualización de datos, Uso de R en investigación","body":"El objetivo de este trabajo es dar a conocer una aplicación web creada utilizando la librería Shiny de R. Esta herramienta interactiva permite resumir y visualizar meta-análisis de artículos científicos que informan sobre diferentes resultados en relación con los beneficios y riesgos de las vacunas contra el COVID-19 durante el embarazo. Los usuarios pueden personalizar diferentes opciones de visualización de los resultados, facilitando la comprensión de una gran cantidad de información.","start":"2023-10-19T20:10:00Z","end":"2023-10-19T20:20:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule4f5d59a1966ae4647c6ae2af","calendarId":"charlassalon_6","title":"{DADverse}: Simplificando el procesamiento de datos para políticas públicas enfocadas en población vulnerable","tags":"Desarrollo de paquetes, Reproducibilidad, Uso de R en investigación, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"En ciertas ocasiones, el uso de R implica programar en ambientes de uso restringido. Utilizar la lógica de paquetes en estos entornos, implica varios desafíos tanto a la hora de programar como al momento de poner en producción. La combinación de R, RStudio y GitLab nos ha dado la oportunidad de presentar esta experiencia en proceso avanzado de implementación, junto con un metapaquete que conjuga varios paquetes desarrollados por nuestro equipo.","start":"2023-10-19T20:15:00Z","end":"2023-10-19T20:25:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule24de6f727e4afbf015a910a9","calendarId":"charlassalon_7","title":"Análise de correlação cruzada das séries temporais de casos e mortes de COVID-19 e as variações de preço do IFIX","tags":"Reproducibilidad, Datos abiertos, Modelos estadísticos, Uso de R en investigación","body":"O estudo utiliza o R para investigar a correlação entre o desempenho de fundos imobiliários (IFIX) e a pandemia de COVID-19, aplicando o coeficiente RhoDCCA. O trabalho contribui para entender impactos da pandemia nos mercado financeiro brasileiro e promove oportunidades para futuras pesquisas usando essa abordagem com diferentes pacotes em R para análise de séries temporais não estacionárias com diferentes tipos de dados.","start":"2023-10-19T20:15:00Z","end":"2023-10-19T20:25:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduleb335febc22d8e5f41679ed91","calendarId":"charlassalon_6","title":"Investigación periodística en Medio Ambiente","tags":"Comunidades, Visualización de datos, Uso de R en investigación, Quarto / RMarkdown","body":"En abril del 2023 comencé a investigar sobre el desarrollo de una autovía en las sierras del Valle de Punilla Córdoba, Argentina para el diario La Nación. Dicha autovía  forma parte del proyecto bioceánico en Latinoamérica. 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Nesta apresentação, exploraremos os principais pacotes R para análise de escalas Likert, destacando funcionalidades e exemplos práticos, além das principais demandas dos pesquisadores sobre essa ferramenta.","start":"2023-10-19T20:20:00Z","end":"2023-10-19T20:30:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule0174e867814f3e6bda01cb04","calendarId":"general","title":"Registro de participantes / Registration","tags":"general","body":" ...","start":"2023-10-19T11:30:00Z","end":"2023-10-19T12:00:00Z","location":"..."},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule93a29273fec11848529c8d71","calendarId":"general","title":"Registro de participantes / Registration","tags":"general","body":" ...","start":"2023-10-20T11:30:00Z","end":"2023-10-20T12:00:00Z","location":"..."},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule242228528cad8376f55793f7","calendarId":"keynotes","title":"Aula Magna: Inauguración y Charla plenaria/Keynote: Di Cook","tags":"keynotes","body":" ...","start":"2023-10-19T12:00:00Z","end":"2023-10-19T13:10:00Z","location":null},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduledf2ad02bec30e3525ff8adb9","calendarId":"keynotes","title":"Aula Magna: Inauguración y Charla plenaria/Keynote: Hannah Frick","tags":"keynotes","body":" ...","start":"2023-10-19T21:00:00Z","end":"2023-10-19T22:00:00Z","location":null},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule90554a7c8d3b1ee41a56c2c6","calendarId":"keynotes","title":"Aula Magna/Charla plenaria/Keynote: Fabrizio Scrollini","tags":"keynotes","body":" ...","start":"2023-10-20T12:00:00Z","end":"2023-10-20T13:00:00Z","location":null},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule1ce7bb637cb3d538a0889d23","calendarId":"keynotes","title":"Aula Magna/Charla plenaria/Keynote: Max Kuhn, cierre y sorteos","tags":"keynotes","body":" ...","start":"2023-10-20T19:40:00Z","end":"2023-10-20T20:50:00Z","location":null},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule7a2fc0b6095ec48bc8cce987","calendarId":"general","title":"Café/Coffee break","tags":"general","body":" ...","start":"2023-10-19T20:35:00Z","end":"2023-10-19T21:00:00Z","location":null},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduleba82cb0a0243e2f6f70263c6","calendarId":"general","title":"Café/Coffee break","tags":"general","body":" ...","start":"2023-10-19T13:10:00Z","end":"2023-10-19T13:40:00Z","location":null},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulec8245548cc773114bb094896","calendarId":"general","title":"Café/Coffee break","tags":"general","body":" ...","start":"2023-10-20T13:00:00Z","end":"2023-10-20T13:30:00Z","location":null},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule9c7842fc5127de6ac58346da","calendarId":"general","title":"Café/Coffee break y posters","tags":"general","body":" ...","start":"2023-10-20T18:40:00Z","end":"2023-10-20T19:40:00Z","location":null}],"navigation":true,"defaultDate":"2023-10-18T11:30:00Z","events":[],"navigationOptions":{"today_label":"Hoy","prev_label":"<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" viewbox=\"0 0 256 256\" class=\"phosphor-svg\" height=\"1.33em\" fill=\"currentColor\" style=\"vertical-align:-0.25em;\">\n  <path d=\"M164.24,203.76a6,6,0,1,1-8.48,8.48l-80-80a6,6,0,0,1,0-8.48l80-80a6,6,0,0,1,8.48,8.48L88.49,128Z\"><\/path>\n  <title>caret-left-light<\/title>\n<\/svg>","next_label":"<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" viewbox=\"0 0 256 256\" class=\"phosphor-svg\" height=\"1.33em\" fill=\"currentColor\" style=\"vertical-align:-0.25em;\">\n  <path d=\"M180.24,132.24l-80,80a6,6,0,0,1-8.48-8.48L167.51,128,91.76,52.24a6,6,0,0,1,8.48-8.48l80,80A6,6,0,0,1,180.24,132.24Z\"><\/path>\n  <title>caret-right-light<\/title>\n<\/svg>","class":" bttn-stretch bttn-sm bttn-warning","color":"blue","fmt_date":"DD/MM/YYYY","sep_date":"-"}},"evals":[],"jsHooks":[]}</script>
+<script type="application/json" data-for="htmlwidget-d79243413d27c9cd249c">{"x":{"options":{"defaultView":"day","useDetailPopup":true,"useFormPopup":false,"isReadOnly":true,"usageStatistics":false,"timezone":{"zones":[{"timezoneName":"America/Montevideo","displayLabel":"UTC-3"}]},"week":{"dayNames":["Dom","Lun","Mar","Mier","Jue","Vie","Sab"],"hourStart":8,"hourEnd":19,"eventView":true,"taskView":false},"calendars":[{"id":"tutorial","name":"TUTORIAL","color":"white","borderColor":"#B5D4EB","backgroundColor":"#4c3ceb"},{"id":"charlassalon_6","name":"Charlas","color":"white","borderColor":"#B5D4EB","backgroundColor":"#327ff7"},{"id":"charlassalon_7","name":"Charlas","color":"white","borderColor":"#B5D4EB","backgroundColor":"#9f3fff"},{"id":"general","name":"General","color":"white","borderColor":"#B5D4EB","backgroundColor":"#9670ff"},{"id":"keynotes","name":"Keynotes","color":"black","borderColor":"#B5D4EB","backgroundColor":"#aff"}]},"schedules":[{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule34b38ce4f42b8b22ea5ca393","calendarId":"tutorial","title":"Dra. Hannah Frick & Dr. Max Kuhn: Introduction to Machine Learning with tidymodels (I)","tags":"Models - Part 1","body":"This workshop provides an\n                             introduction to machine learning with R using the tidymodels framework,\n                             a collection of packages for modeling and machine learning using tidyverse principles.\n                             We will build, evaluate, and compare predictive models.\n                             Along the way, we’ll learn about key concepts in machine learning including overfitting\n                             and resampling. Learners will gain knowledge about good predictive modeling practices,\n                             as well as hands-on experience using tidymodels packages like parsnip, rsample, yardstick,\n                             and workflows.","start":"2023-10-18T12:00:00Z","end":"2023-10-18T15:20:00Z","location":"Room to be annouced"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduled32b2003e70c310c712eff2d","calendarId":"tutorial","title":"Dra. Hannah Frick & Dr. Max Kuhn: Introduction to Machine Learning with tidymodels (II)","tags":"Models - Part 2","body":"Dra. Hannah Frick & Dr. Max Kuhn. This workshop provides an\n                             introduction to machine learning with R using the tidymodels framework,\n                             a collection of packages for modeling and machine learning using tidyverse principles.\n                             We will build, evaluate, and compare predictive models.\n                             Along the way, we’ll learn about key concepts in machine learning including overfitting\n                             and resampling. 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This three hour tutorial will start with data reading from CSV, discuss basic and advanced data\n                     manipulation topics, and finally will end with a discussion about how you can contribute to data.table.\n                     In each part of the tutorial, you will be asked to solve a few exercises, to practice each new concept.","start":"2023-10-18T12:00:00Z","end":"2023-10-18T15:20:00Z","location":"Room to be annouced"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduleb4cdee714e3c4501d379eb7f","calendarId":"tutorial","title":"Dra. Dianne Cook: Creating data plots for effective decision-making using statistical inference with R","tags":"data plots for inference","body":"data.table is one of the most efficient open-source in-memory data manipulation packages available today.\n                     First released to CRAN by Matt Dowle in 2006, it continues to grow in popularity, and now over 1400 other CRAN packages\n                     depend on data.table. 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Pero si ya tienes una idea clara, el paquete te permite personalizar según tus necesidades. ggMagic ofrece un camino más directo hacia la exploración de datos, haciendo que visualizarlos sea una practica sencilla, intuitiva y eficiente.","start":"2023-10-20T13:30:00Z","end":"2023-10-20T13:40:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule22445eb8f7f08cb86d82a159","calendarId":"charlassalon_7","title":"Charla Sponsor: R Consortium","tags":"Desarrollo de paquetes, Uso de R en investigación","body":"Charla del sponsor principal de la conferencia, RConsortium, en la que se dan a conocer los distintos programas y oportunidades de financiamiento existente.","start":"2023-10-20T13:30:00Z","end":"2023-10-20T13:40:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduleaf4e1ae4c90eacd7ac506957","calendarId":"charlassalon_6","title":"Movilidad educativa intergeneracional en Uruguay","tags":"Datos abiertos, Visualización de datos, Uso de R en investigación","body":"Utilizando datos abiertos de una reciente encuesta realizada en Uruguay y R como plataforma para explorar los datos y visualizarlos, este trabajo muestra si las generaciones más jóvenes logran mejores, iguales o peores resultados educativos que la generación de su madre o padre. La movilidad educativa intergeneracional en Uruguay muestra que en promedio un 61% de las personas logran superar el máximo nivel educativo alcanzado por su madre o padre, esto presenta heterogeneidades territoriales.","start":"2023-10-19T13:40:00Z","end":"2023-10-19T13:50:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule504171c63590d8445a98a489","calendarId":"charlassalon_7","title":"Web Scraping y modelos de forecasting aplicados a precios de subastas ganaderas en colombia","tags":"Datos abiertos, Modelos estadísticos, Uso de R en investigación, R en la industria","body":"Se realizo un estudio sobre los precios base en la subasta CENCOGAN, empleamos Web Scraping para recopilar datos de fuentes como Fedegan y el gobierno colombiano. Usando RStudio, aplicamos análisis estadístico descriptivo, exploratorio univariado, bivariado y multivariado, modelos de regresión lineal múltiples y Autorregresivos ARIMA para entender las tendencias y patrones. 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De esta forma, R permitió desarrollar todos los pasos necesarios para la implementación e interpretación de esta técnica de inferencia causal.","start":"2023-10-19T14:05:00Z","end":"2023-10-19T14:15:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule735507624f77ecf4f7b0519c","calendarId":"charlassalon_7","title":"Producing Early Warnings through Online News​ With R","tags":"Shiny, Minería de textos, Aprendizaje automático, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"In this presentation, we'll show how to use R to extract insights from online news sources for early warning. We'll introduce Topics Explorer and Data Lab Trends, which analyze topics related to SDGs and food security. We'll also explain the topic classification process, using vetiver and pin packages to version, deploy, and monitor trained models. 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O método de julgamento holístico mostrou-se mais flexível, robusto e consistente.","start":"2023-10-20T14:20:00Z","end":"2023-10-20T14:30:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule9ec8420eae3c1a300d0dc6a6","calendarId":"charlassalon_6","title":"Generación masiva de gráficos, pieza clave de una intervención comportamental para promover la asistencia escolar","tags":"Visualización de datos, Uso de R en investigación, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"Se presenta un caso de utilización de R como herramienta para el diseño de una intervención comportamental con el objetivo de reducir el ausentismo escolar. La intervención implicó la generación de más de 10.000 gráficos con información sobre las inasistencias de cada estudiante y, en algunos casos, la comparación con las de un compañero. La utilización de R permitió agregar esta información altamente personalizada a las cartas para que pudieran ser enviadas en los tiempos requeridos.","start":"2023-10-20T14:25:00Z","end":"2023-10-20T14:35:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule7a8776d3b48ad6976c8862ad","calendarId":"charlassalon_6","title":"Shiny en producción: Monitor Educativo","tags":"Shiny, Visualización de datos, R + otros lenguajes de programación","body":"Presentaremos desafíos y posibles soluciones en la puesta en producción de una aplicación basada en shiny que presenta diferentes niveles de complejidad. La app  requiere interactuar con grandes volúmenes de datos, tiene muchos usuarios e  interacciones a distintos niveles de análisis.  La app es un monitor de uso de la plataforma educativa CREA2 del Plan Ceibal realizada con Rhino que permite el desarrollo de la aplicación en forma modular, eficiente facilitando la reproducibilidad.","start":"2023-10-19T14:30:00Z","end":"2023-10-19T14:40:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule6a56c9bd34c86c964c38124b","calendarId":"charlassalon_7","title":"Datos, pero que sean moda","tags":"Datos abiertos, Modelos estadísticos, Visualización de datos","body":"Acompáñame en LatinR para echar un vistazo revelador a la industria de la moda uruguaya a través del análisis de la MoWeek, empleando métodos estadísticos novedosos y consolidados. Descubre las tendencias de precios, las paletas de colores y las prácticas de sostenibilidad y cómo hallarlas utilizando R.","start":"2023-10-19T14:30:00Z","end":"2023-10-19T14:40:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule6dfaf6e9665866a5c499b425","calendarId":"charlassalon_6","title":"Visualizador de indicadores del mercado laboral con R-Shiny","tags":"Shiny, Visualización de datos, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"En este trabajo se presenta un visualizador, realizado con R-Shiny, de indicadores oficiales provenientes de la Encuesta Continua de Hogares (ECH) llevada a cabo por el INE de Uruguay. En el mismo se presentan estimaciones de una amplia gama de indicadores del mercado de trabajo considerando distintas aperturas, con el objetivo de centralizar y complementar la información presentada por el INE en sus informes mensuales, aportando además una visualización interactiva de los resultados.","start":"2023-10-20T14:30:00Z","end":"2023-10-20T14:40:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule40d0743c56dfbc90630ae6d1","calendarId":"charlassalon_6","title":"Lo que aprendí sobre R y reproducibilidad durante mi doctorado","tags":"Reproducibilidad, Uso de R en investigación, Quarto / RMarkdown","body":"Usar R puede ser toda una aventura, hacer un doctorado aún más. Esta charla es un recorrido por las herramientas que usé a lo largo de este tiempo para trabajar de manera reproducible y aprovechar el ecosistema de herramientas alrededor de R. Como toda aventura, este recorrido tiene sus altibajos y muchas lecciones aprendidas que espero poder compartir.","start":"2023-10-20T14:50:00Z","end":"2023-10-20T15:00:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduleb18280f47837b47ba8f79061","calendarId":"charlassalon_7","title":"{Bounding} a package for identification bounds","tags":"Desarrollo de paquetes, Modelos estadísticos, Uso de R en investigación","body":"Sometimes the interest is to make predictions under regression models in presence of missing outcomes. As an alternative to imputation, deleting missing values or correction procedures, we consider a partial identifiability approach. The Bounding package was developed to obtain bound estimations for the regression model. Integrating tidyverse and ggplot2 an illustration is shown in the context of predictive validity of selection factors in the Chilean university admission system.","start":"2023-10-20T14:50:00Z","end":"2023-10-20T15:00:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule4323febb9476d56a70d0e39f","calendarId":"charlassalon_6","title":"R as the core tool for data analysis and visualization in a breeding program: from field and genotypic evaluation to individual selection","tags":"Datos espaciales, Modelos estadísticos, Visualización de datos, Uso de R en investigación","body":"R is a powerful tool for selecting crosses and individuals in the context of breeding programs. It begins with the design and analysis of field data, encompassing spatial and temporal correlations as well as environmental covariates. This extends to high-throughput genotypic analysis for DNA markers identification, to use all previously gathered information to predict the best individuals. This work aims to demonstrate the use of different R packages applied at each stage of a breeding program.","start":"2023-10-19T15:05:00Z","end":"2023-10-19T15:15:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule8ef9972d78710e2da1196aee","calendarId":"charlassalon_7","title":"Shiny para useRs que no usan R","tags":"Shiny, Minería de textos, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"El trabajo presenta el desarrollo de una aplicación Shiny  que permitió a un equipo que trabaja de manera programática con `R` y muchos de sus paquetes desarrollar una aplicación para facilitar tareas de porcesamiento y gestión a un segundo equipo que no tiene este herramental a disposición. A través de un caso de uso específico, desarollado por el Ministerio de Turismo y Deportes de Argentina, proponemos acá una serie de pasos que pueden servir como guía para otras experiencias análogas. ","start":"2023-10-19T15:05:00Z","end":"2023-10-19T15:15:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduleb3da2707a3b4ecb87d05d94c","calendarId":"charlassalon_6","title":"¿Afirmaciones extraordinarias exigen evidencia extraordinaria? Reproducibilidad y datos abiertos en calidad de agua","tags":"Reproducibilidad, Datos abiertos, Uso de R en investigación","body":"Un artículo publicado en 2020 desafiaba la relación entre eutrofización y floraciones de cianobacterias. En este trabajo de Reproducibilidad pudimos refutar estas afirmaciones, identificando errores en procesamiento y análisis de datos. El uso de R y Tidyverse fueron claves para manipular los datos y garantizar la transparencia con código auditable disponible en un repositorio abierto. Subrayamos la importancia de herramientas que permiten hacer ciencia de calidad, democrática y reproducible.","start":"2023-10-20T15:15:00Z","end":"2023-10-20T15:25:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule98fc3fd7f4fe7a650c4d75eb","calendarId":"charlassalon_7","title":"An R Package to Compare the Wold and Lohmöller PLS Mode B Algorithms","tags":"Desarrollo de paquetes, Shiny, Modelos estadísticos, Uso de R en investigación","body":"An R package to compare the properties of the Wold and Lohmöller algorithms to estimate PLS Mode B path models. Two objective functions are examined: sum of the square correlations between components (SSQCOR criterion) and sum of the absolute value of the correlations between components (SABSCOR criterion). The comparison is reported in terms of the function value, number of iterations, and mean relative bias, and mean square error associated to the estimations. Results are reported graphically.","start":"2023-10-20T15:15:00Z","end":"2023-10-20T15:25:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulebb2ab04201e0243e572ae30b","calendarId":"charlassalon_6","title":"Extensiones al modelo de segregación de Schelling: Impacto del costo de mudanza","tags":null,"body":null,"start":"2023-10-19T15:30:00Z","end":"2023-10-19T15:40:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule3672816e657a68c5a0267ade","calendarId":"charlassalon_7","title":"Legibilidad: Nuevas formas de mejorar la comunicación en el Banco Central de Chile","tags":"Shiny, Uso de R en investigación, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"La legibilidad de un texto se ha convertido en una variable de gran interés en los bancos centrales. Esto se debe a que su permanente esfuerzo por influir en la evolución de las expectativas y las decisiones de los agentes de la economía se basa en la comprensión de su comunicación. Para enfrentar estos desafíos, el Banco Central de Chile creó una aplicación que permite la detección de elementos que aumentan la dificultad lingüística de un texto. Esta fue app construida con la librería Shiny y se usa actualmente en el banco.","start":"2023-10-19T15:30:00Z","end":"2023-10-19T15:40:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule912ef1110c2004fca97bb4c4","calendarId":"charlassalon_6","title":"Uso del paquete Bibliometrix en R para análisis de la producción científica uruguaya 1980-2019","tags":null,"body":null,"start":"2023-10-20T15:40:00Z","end":"2023-10-20T15:50:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule2e9dbf7b964950daa292c99e","calendarId":"charlassalon_7","title":"preDose: evaluación externa de modelos nlme para uso en dosificación de precisión","tags":"Desarrollo de paquetes, Modelos estadísticos, Uso de R en investigación","body":"La variabilidad en la respuesta a los medicamentos plantea desafíos en la eficacia y seguridad. La biblioteca preDose en R utiliza modelos nlme previamente reportados y un conjunto de datos, para optimizar tratamientos, considerando factores individuales.  La evaluación de la capacidad predictiva de dichos modelos es por lo tanto un paso esencial previo a su implementación en la población objetivo lo que promueve una atención médica más precisa y segura.","start":"2023-10-20T15:40:00Z","end":"2023-10-20T15:50:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule7f9c75462d2b5eca057ad53e","calendarId":"charlassalon_6","title":"Aproximación a la distribución funcional entre trabajadores. Un análisis a partir de técnicas multivariadas para el período 2006-2021 en Uruguay.","tags":"Modelos estadísticos, Visualización de datos, Uso de R en investigación","body":"El principal objetivo de este trabajo consiste en analizar la participación de la masa de remuneraciones laborales en el ingreso, y analizar su apropiación por parte de distintos grupos de trabajadores. Se aplica el análisis de cluster sobre variables que reflejen características individuales de los trabajadores y su puesto de trabajo, con la finalidad de identificar grupos diferenciados de trabajadores. Se utilizan datos de Encuestas de Hogares.","start":"2023-10-19T15:55:00Z","end":"2023-10-19T16:05:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule42f8ab77193e4d836e34f90d","calendarId":"charlassalon_7","title":"Sistema de gestión de proyectos para la administración pública con shiny","tags":"Desarrollo de paquetes, Shiny, R + otros lenguajes de programación, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"Se desarrolló una web app usando shiny, bs4Dash y shinyWidgets, para hacer seguimiento a  al estilo tablero Kanban dentro de una oficina del sector público. Esto conllevó a desarrollar un modelo relacional de datos, que tuvo que ser implementado con los paquetes R6, DBI y RMariaDB. Para mantener la seguridad del acceso se usó el servicio Firebase de Google. La app hace intenso uso de shiny modules, se estructura como un paquete  golem y aspira a ser 100% reproducible via docker.","start":"2023-10-19T15:55:00Z","end":"2023-10-19T16:05:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule2f8346d14eb5411f09f15fae","calendarId":"charlassalon_6","title":"Hacia una estrategia de generación, procesamiento y democratización de los datos de la ciudad: la experiencia en el Gobierno de Montevideo, Uruguay 2023","tags":"Enseñanza, Datos abiertos, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"La toma de decisiones basada en evidencia es un lineamiento clave de la Ing. Carolina Cosse en su gestión. Trabajando junto a “The Bloomberg Philanthropies City Data Alliance” se elaboró la Estrategia de Datos, de la cual uno de los pilares es la capacidad. \nPresentaremos cuál es nuestra estrategia para aumentar la capacidad de nuestros equipos en extracción, procesamiento y análisis de datos, con especial énfasis en la formación en R y cuáles han sido nuestros principales desafíos en el camino.","start":"2023-10-20T17:25:00Z","end":"2023-10-20T17:35:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule49b9dad1a5a3ee32362af21c","calendarId":"charlassalon_7","title":"RelDists: A Comprehensive R Package for Reliability Analysis and Distribution Modeling","tags":"Desarrollo de paquetes, Modelos estadísticos, R en la industria","body":"El paquete RelDists fue creado para facilitar el uso de nuevas distribuciones propuestas en el campo del análisis de confiabilidad. Este paquete permite a los usuarios la estimación de parámetros en modelos de regresión y funciones para obtener la densidad, la función de distribución, la función de riesgo, la función cuantil y la función de confiabilidad. Este paquete se convierte en un recurso invaluable para investigadores y profesionales en el campo de la confiabilidad.","start":"2023-10-20T17:25:00Z","end":"2023-10-20T17:35:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulea8f55233d18b7263c91708ce","calendarId":"charlassalon_6","title":"Análisis de colaboración en comunidades por medio de analisis de redes sociales","tags":"Enseñanza, Comunidades, Análisis de redes","body":"Las comunidades de práctica son espacios donde las personas comparten conocimientos y\ncontribuyen a objetivos individuales y de grupo. Conocer los tipos de miembros y formas de\nparticipación, junto con las colaboraciones que existen, y entre quiénes, es un insumo\nimportante para entender la comunidad y tomar acciones para su mejora. Presentamos como implementar un análisis de redes sociales utilizando R en una comunidad de practica real y una serie de consejos si queres hacer lo mismo.","start":"2023-10-19T17:40:00Z","end":"2023-10-19T17:50:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule4834b56ebb157ac9fb184deb","calendarId":"charlassalon_7","title":"{geoAr}: datos y herramientas geo de Argentina","tags":"Desarrollo de paquetes, Datos espaciales","body":"El presente trabajo tiene como objetivo presentar el paquete que funciona como colección de herramientas que facilita el acceso a datos y el flujo de trabajo para el análisis espacial de Argentina, tanto su versión estable (disponible en CRAN) como las herramientas en desarrollo.","start":"2023-10-19T17:40:00Z","end":"2023-10-19T17:50:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule98e06ebcc8fbed3b18054210","calendarId":"charlassalon_6","title":"Un paquete para facilitar la rendición de cuentas del estado peruano","tags":"Desarrollo de paquetes, Datos abiertos, Uso de R en investigación, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"El estado peruano tiene una plataforma virtual interactiva para el seguimiento del gasto público. Debido a que esta herramienta no cuenta con un medio oficial para su uso programático (API), se desarrolló perutranspaeconomica, que intenta llenar ese vacío. El paquete permite hacer consultas masivas y automatizadas, devolviendo cada consulta en un dataframe. Aunque todo esto se consigue a través de web scraping, el usuario del paquete no necesita en absoluto estar familiarizado con esta técnica.","start":"2023-10-20T17:50:00Z","end":"2023-10-20T18:00:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule8059397f4ec79ad93e16059c","calendarId":"charlassalon_7","title":"SisINTAR: un paquete para gestionar datos de perfiles de suelos de Argentina","tags":"Desarrollo de paquetes, Shiny, Datos abiertos, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"El INTA de Argentina mantiene SISINTA un sistema de información para gestionar datos de perfiles de suelo (información de campo, laboratorio y ubicación). Permite búsquedas por atributos y ubicación, así como la descarga de los datos. El paquete SISINTAR fue desarrollado para permitir el acceso, lectura y manipulación de datos de perfiles de suelo de SISINTA de forma programática, utilizando estándares en el procesamiento, visualización y representación de información de suelos y desde R.","start":"2023-10-20T17:50:00Z","end":"2023-10-20T18:00:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule992e95fc6a7ef56b86935c2c","calendarId":"charlassalon_6","title":"Programa de Campeonas y Campeones de rOpenSci en Latinoamérica","tags":"Enseñanza, Comunidades, Uso de R en investigación","body":"Las personas campeonas de una comunidad son personas que asumen una mayor\nresponsabilidad en el éxito, la sostenibilidad y/o el funcionamiento de una comunidad. En esta charla te contaremos sobre el programa de rOpenSci y la experiencia de personas de latinoamérica participando con diversos roles en el piloto del programa. También daremos detalles de los proyectos desarrollados, las actividades que se realizan durante el programa, las lecciones aprendidas y como participar en futuras ediciones.","start":"2023-10-19T18:05:00Z","end":"2023-10-19T18:15:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulef71f00f73072ec5d7709e7bf","calendarId":"charlassalon_7","title":"Utilizando R, Python y Julia para el desarrollo de un sistema de detección satelital de una especie invasora (Castor Canadiense) en la Patagonia.","tags":"Datos espaciales, Modelos estadísticos, R + otros lenguajes de programación, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"La gestión y control de especies invasoras es uno de los principales desafíos de la actual crisis de biodiversidad, es particular en zonas remotas, como la Patagonia. En este trabajo, combinando diversas tecnologías (Julia, Python y R), hemos desarrollado un sistema de detección temprana de nuevas castoreras, utilizando imágenes satelitales, modelos de distribución y dispersión de especies, Google Cloud y APIs. Las pruebas piloto mostraron capacidad de detección del sistema sobre 70%.","start":"2023-10-19T18:05:00Z","end":"2023-10-19T18:15:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule00dc9df212128b394df33c15","calendarId":"charlassalon_6","title":"SIES Argentina: R & Shiny en la difusión de estadísticas oficiales","tags":"Shiny, Visualización de datos, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"En esta presentación compartiremos el proceso de construcción de la Shiny del Sistema Integrado de Estadísticas Sociales (SIES) (https://shiny.indec.gob.ar/sies/)  elaborado por el INDEC de Argentina. Nos interesa exponer los aprendizajes y dificultades durante este proceso, y la importancia de la articulación con otros equipos, organismos públicos y la comunidad de R. Queremos reflexionar sobre los impactos del uso de software libre para la producción pública de información estadística.","start":"2023-10-20T18:15:00Z","end":"2023-10-20T18:25:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduledbda4bdc8675047c5cdd0d4e","calendarId":"charlassalon_6","title":"Desafiando barreras y construyendo equidad: Una estrategia e-learning con perspectiva de género en ciencia de datos en salud pública para Latinoamérica","tags":"Enseñanza, Comunidades, Uso de R en investigación, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"La brecha de género en programación y el uso de metodologías educativas tradicionales han generado barreras de participación equitativa. Es por esto que la implementación de estrategias innovadoras son cada vez más necesarias para desafiar estereotipos y motivar el estudio en ciencia de datos. Presentaremos los resultados del proyecto Epiverse TRACE-LAC orientados al fortalecimiento de habilidades de programación en R y el análisis de datos para el manejo de epidemias en Latinoamérica.","start":"2023-10-19T18:30:00Z","end":"2023-10-19T18:40:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule731945cff047b08f865ca645","calendarId":"charlassalon_7","title":"Un observatorio de sequía para Chile desarrollado con R-shiny","tags":"Shiny, Datos abiertos, Visualización de datos, Uso de R en investigación","body":"El cambio climático y en particular la sequía se están intensificando y aumentando en frecuencia. Chile ha sido impactado de forma severa. En este trabajo se desarrolló un observatorio de sequía para Chile (https://odes-chile.org/app/unidades/) en base a datos climáticos de reanalisis e imágenes satelitales, usando R y Shiny. Se utilizaron paquetes de análisis de datos geoespaciales (tidyverse, sf, terra, stars), además de paquetes para visualización (highcharter, leaflet).","start":"2023-10-19T18:30:00Z","end":"2023-10-19T18:40:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule32365eb6d0a42a55ab3f2de9","calendarId":"charlassalon_6","title":"Mandalas: Uma Abordagem para Desenvolver Habilidades Humanas com R","tags":"Desarrollo de paquetes, Enseñanza, Visualización de datos","body":"Nesta apresentação, exploraremos o desenvolvimento de habilidades humanas através da criação de mandalas com a linguagem de programação R. As mandalas, símbolos de harmonia e criatividade, serão criadas com formas geométricas e cores variadas. Usaremos os pacotes ggplot2 e mandalaR para desenhar curvas e escolher cores. Também ensinaremos como criar padrões simétricos complexos. Ao final, discutiremos como esse processo contribui para o desenvolvimento humano.","start":"2023-10-19T18:55:00Z","end":"2023-10-19T19:05:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduled247d4a058a9d51f504059e4","calendarId":"charlassalon_7","title":"Análisis espacial de fosas clandestinas: una propuesta para estudiar los procesos de militarización en México","tags":"Datos abiertos, Datos espaciales, Modelos estadísticos, Visualización de datos","body":"A raíz de la llamada \"Guerra contra las drogas\" en México (2006-2012), la militarización es una política que ha ido tomando fuerza. Este reforzamiento se corresponde con la presencia de grupos de crimen organizado. México vive una crisis de violencia, entre ellas la desaparición forzada. La presente propuesta explora las aplicaciones metodológicas de R para el procesamiento de datos en el análisis espacial del hallazgo de fosas clandestinas en territorio.","start":"2023-10-19T18:55:00Z","end":"2023-10-19T19:05:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule34b1baa2d87a3f4a121a9cbc","calendarId":"charlassalon_6","title":"Twitter y Mujeres STEM. Análisis con R.","tags":"Comunidades, Minería de textos, Análisis de redes, Uso de R en investigación","body":"La brecha de género sigue vigente en todo el mundo, especialmente en las profesiones STEM. Un enfoque desde los casos de éxito recopilados en un corpus creado a partir de los tres libros de la serie “Matilda y las Mujeres en Ingeniería” fue analizado mediante técnicas de Minería de Textos y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). El estudio se amplió a la red social Twitter, incorporando además un análisis de sentimientos y emociones, mediante técnicas NLP codificadas en R.","start":"2023-10-19T19:30:00Z","end":"2023-10-19T19:40:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulee19446e0940db6d5274c5e7c","calendarId":"charlassalon_7","title":"Uso de R en la modelización de un sistema de previaturas de Unidades Curriculares mediante grafos","tags":"Enseñanza, Análisis de redes, Visualización de datos, Uso de R en investigación","body":"Las complejidades de aprobación relacionadas al sistema de previaturas de los cursos que integran los planes de estudios universitarios requieren de un análisis complejo y difícil de comunicarlo. El trabajo busca implementar, interpretar y visualizar amigablemente en el entorno de R, un grafo utilizando los paquetes igraph y ggraph, a partir de cursos que integran el sistema de previaturas. Como resultado se identifican grupos jerárquicos permitiendo categorizar a los cursos universitarios.","start":"2023-10-19T19:30:00Z","end":"2023-10-19T19:40:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule5f4ecdff327e70e0baf822b2","calendarId":"charlassalon_6","title":"Una Shiny app para el mapeo de comunidades, organizaciones y eventos de ciencia abierta en Latinoamérica","tags":"Shiny, Comunidades, Datos abiertos, Visualización de datos","body":"El objetivo de esta charla es mostrar la primera versión de una aplicación interactiva desarrollada con el paquete Shiny para disponibilizar información relacionada con recursos, eventos, talleres, oportunidades de financiamiento y comunidades de ciencia abierta en América Latina. De esta manera, buscamos visibilizar la diversidad de iniciativas y generar redes de contacto que enriquezcan el ejercicio de la ciencia abierta en la región.","start":"2023-10-19T19:35:00Z","end":"2023-10-19T19:45:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduleaf8f76c2fed0515ddf31f5ed","calendarId":"charlassalon_7","title":"Control de ítems por frecuencia en la función biblioNetwork","tags":"Análisis de redes, Visualización de datos, Uso de R en investigación","body":"La función biblioNetwork permite la construcción de redes e identificación de grupos al trabajar con datos bibliográficos. En esta ponencia se propone mostrar como pequeños cambios en la función permiten tener control de los ítems considerados en el análisis. Se busca mostrar la importancia de entender las funciones que utilizamos en nuestros análisis con un ejemplo concreto.","start":"2023-10-19T19:35:00Z","end":"2023-10-19T19:45:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduledb56e12cc3d33f621e4eefd3","calendarId":"charlassalon_6","title":"Convertite en R Contributor: aportando traducciones a R base","tags":"Comunidades, R + otros lenguajes de programación","body":"¿Sabías que puedes contribuir a R base aportando traducciones a los mensajes de error que leerán las personas que hablan tu idioma? En esta charla te contaremos todo sobre cómo contribuir a R y cómo conectar con equipos de trabajo en español y portugués. Tendrás una primera aproximación a Weblate y repasaremos las guías de contribución a R y los manuales de traducción, que te ayudarán a convertirte en R Contributor en tiempo récord y conectar con personas interesadas en hacer crecer al lenguaje.","start":"2023-10-19T19:40:00Z","end":"2023-10-19T19:50:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"scheduled0c0359671c320b39e0a3efc","calendarId":"charlassalon_7","title":"Modelos de aprendizaje estadístico para mejorar la focalización de transferencias monetarias","tags":"Aprendizaje automático, Modelos estadísticos, Uso de R en investigación, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"El trabajo se centra en el análisis de los mecanismos de focalización que utilizan los Programas de Transferencias Condicionadas en América Latina para seleccionar sus beneficiarios. Para el caso del programa AFAM-PE de Uruguay, se ensayan modelos basados en Aprendizaje Estadístico, y se comparan rendimientos en cuanto a reducción de errores de focalización con respecto al método econométrico (probit) que tradicionalmente se utiliza para definir la elegibilidad del Programa.","start":"2023-10-19T19:40:00Z","end":"2023-10-19T19:50:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule79c590737e82a5bab9067d4a","calendarId":"charlassalon_6","title":"Swirlify Carpentries Course","tags":"Enseñanza","body":"En esta charla relámpago se presentará el diseño de un curso introductorio a la programación en R, que tiene como base para sus contenidos el curso “R para Análisis Científicos Reproducibles”, diseñado por Software Carpentry y está programado en SWIRL.\n\nEl objetivo final es brindar a la comunidad de usuarios de R un material de enseñanza para quienes se inician en el lenguaje, que sea flexible y fácilmente adaptable a diferentes temarios.","start":"2023-10-19T19:45:00Z","end":"2023-10-19T19:55:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulec2a9e9c16997ac6872a61067","calendarId":"charlassalon_7","title":"Una biblioteca en C++ para la simulación rápida de colas","tags":null,"body":null,"start":"2023-10-19T19:45:00Z","end":"2023-10-19T19:55:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule6f3b7d66f2568500ffcfc5c9","calendarId":"charlassalon_6","title":"Mejorando los llamados a paquetes","tags":"Reproducibilidad, Datos abiertos, Minería de textos, Uso de R en investigación","body":"Este trabajo explora lo que la comunidad de R está comentando sobre los paquetes que utiliza. Se revisaron >500,000 archivos públicos buscando llamados a ‘library()’ seguidos por un comentario. Los comentarios encontrados incluyen notas de instalación, para qué se está cargando un paquete, y cuáles funciones fueron usadas. Estos resultados sustentan los objetivos del paquete {annotater} para agregar la fuente, versión, título, o los datos o funciones que se están utilizando de cada paquete.","start":"2023-10-19T19:50:00Z","end":"2023-10-19T20:00:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulecbb0c336a42ccddbeeaf38e1","calendarId":"charlassalon_7","title":"Integración de datos aplicada a estudios de farmacodinamia","tags":null,"body":null,"start":"2023-10-19T19:50:00Z","end":"2023-10-19T20:00:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulef8fa7fe38277dddbcd40e2d2","calendarId":"charlassalon_6","title":"Aplicación Shiny para explorar las compras públicas","tags":"Shiny, Datos abiertos, Visualización de datos","body":"El Monitor de Compras Públicas ofrece una interfaz amigable para explorar la contratación pública en Uruguay (2002-2022). Se pueden filtrar los datos, descargarlos e interactuar con las visualizaciones que describen los contratos a nivel de organismos/productos y las tendencias a lo largo del tiempo. El código R se estructura de forma modular para una mejor legibilidad y performance.  El código css, js y HTML se encuentra en archivos separados en pos de mantener su legibilidad.","start":"2023-10-19T20:05:00Z","end":"2023-10-19T20:15:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule60014e4e297356e5206167e3","calendarId":"charlassalon_7","title":"Primera aproximación al efecto de Eprinomectina en materia fecal bovina sobre el desempeño reproductivo de Onthophagus hircus (Coleoptera: Scarabaeidae)","tags":"Visualización de datos, Uso de R en investigación, Quarto / RMarkdown","body":"Esta charla relámpago tratará sobre el uso de R en el desarrollo, elaboración y presentación de un proyecto de tesis de Maestría en Ciencias Biológicas del Programa de Posgrado PEDECIBA Biología. Se mostrará cómo se utilizó R en todo su desarrollo, como ser el análisis de datos utilizando los paquetes {base}, {lme4} y {visR}, y el entorno {tidyverse}, redacción del documento con RMarkdown y presentación de la defensa con {xaringan}.","start":"2023-10-19T20:05:00Z","end":"2023-10-19T20:15:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule5e3ac4b363283d5bc9d2443e","calendarId":"charlassalon_6","title":"{GPS_perfiles}: Automatización del Gasto Público Social (GPS) uruguayo por perfiles de edad y sexo","tags":"Desarrollo de paquetes, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"Esta presentación busca compartir la experiencia de la División de Análisis de Datos (DAD) de DINTAD-MIDES en la generación y estimación del GPS por edad y sexo entre los años 2018 y 2021. El objetivo principal es mostrar las potencialidades, obstáculos y resultados obtenidos de la automatización de procesos complejos mediante R (R Core Team 2021) que contienen múltiples insumos y fuentes de datos, así como el proceso de control de versión con GitLab.","start":"2023-10-19T20:10:00Z","end":"2023-10-19T20:20:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule147acd628ca63e044e3c18fe","calendarId":"charlassalon_7","title":"Shiny app para meta-análisis interactivos en una revisión sistemática viva","tags":"Shiny, Modelos estadísticos, Visualización de datos, Uso de R en investigación","body":"El objetivo de este trabajo es dar a conocer una aplicación web creada utilizando la librería Shiny de R. Esta herramienta interactiva permite resumir y visualizar meta-análisis de artículos científicos que informan sobre diferentes resultados en relación con los beneficios y riesgos de las vacunas contra el COVID-19 durante el embarazo. Los usuarios pueden personalizar diferentes opciones de visualización de los resultados, facilitando la comprensión de una gran cantidad de información.","start":"2023-10-19T20:10:00Z","end":"2023-10-19T20:20:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulecccc4019edd26bc3e8f78128","calendarId":"charlassalon_6","title":"{DADverse}: Simplificando el procesamiento de datos para políticas públicas enfocadas en población vulnerable","tags":"Desarrollo de paquetes, Reproducibilidad, Uso de R en investigación, Aplicaciones de R en instituciones públicas/estatales","body":"En ciertas ocasiones, el uso de R implica programar en ambientes de uso restringido. Utilizar la lógica de paquetes en estos entornos, implica varios desafíos tanto a la hora de programar como al momento de poner en producción. La combinación de R, RStudio y GitLab nos ha dado la oportunidad de presentar esta experiencia en proceso avanzado de implementación, junto con un metapaquete que conjuga varios paquetes desarrollados por nuestro equipo.","start":"2023-10-19T20:15:00Z","end":"2023-10-19T20:25:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule093aa49feccb4bbed6a11e96","calendarId":"charlassalon_7","title":"Análise de correlação cruzada das séries temporais de casos e mortes de COVID-19 e as variações de preço do IFIX","tags":"Reproducibilidad, Datos abiertos, Modelos estadísticos, Uso de R en investigación","body":"O estudo utiliza o R para investigar a correlação entre o desempenho de fundos imobiliários (IFIX) e a pandemia de COVID-19, aplicando o coeficiente RhoDCCA. 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Utilizando un mix de técnicas del periodismo y del análisis de datos a través de Quarto Book me permite compartir lo investigado hasta el momento sobre el impacto en bosques nativos, comunidades originarias y cuestionar el objetivo de reducir las emisiones de CO2.","start":"2023-10-19T20:20:00Z","end":"2023-10-19T20:30:00Z","location":"salón 6"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulea969d0c4f5c3fd041033334e","calendarId":"charlassalon_7","title":"Pacotes da linguagem R para análise de pesquisas realizadas com escala Likert","tags":"Reproducibilidad, Modelos estadísticos, R + otros lenguajes de programación, Uso de R en investigación","body":"A escala Likert é comum em pesquisas sociais para medir atitudes com afirmações e graus de concordância. A análise exige técnicas estatísticas e a linguagem R possui pacotes para simplificar esse processo. Nesta apresentação, exploraremos os principais pacotes R para análise de escalas Likert, destacando funcionalidades e exemplos práticos, além das principais demandas dos pesquisadores sobre essa ferramenta.","start":"2023-10-19T20:20:00Z","end":"2023-10-19T20:30:00Z","location":"salón 7"},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule4b981b230aba224ec405082f","calendarId":"general","title":"Registro de participantes / Registration","tags":"general","body":" ...","start":"2023-10-19T11:30:00Z","end":"2023-10-19T12:00:00Z","location":"..."},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule9ec7dbe207b421989363e160","calendarId":"general","title":"Registro de participantes / Registration","tags":"general","body":" ...","start":"2023-10-20T11:30:00Z","end":"2023-10-20T12:00:00Z","location":"..."},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule0f4a4da4870f35ef66367265","calendarId":"keynotes","title":"Aula Magna: Inauguración y Charla plenaria/Keynote: Di Cook","tags":"keynotes","body":" ...","start":"2023-10-19T12:00:00Z","end":"2023-10-19T13:10:00Z","location":null},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule8c63293fe7c26e2e7854e572","calendarId":"keynotes","title":"Aula Magna: Inauguración y Charla plenaria/Keynote: Hannah Frick","tags":"keynotes","body":" ...","start":"2023-10-19T21:00:00Z","end":"2023-10-19T22:00:00Z","location":null},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulea395c4e32b68310c831239ed","calendarId":"keynotes","title":"Aula Magna/Charla plenaria/Keynote: Fabrizio Scrollini","tags":"keynotes","body":" ...","start":"2023-10-20T12:00:00Z","end":"2023-10-20T13:00:00Z","location":null},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule8278948d84764c0b13973111","calendarId":"keynotes","title":"Aula Magna/Charla plenaria/Keynote: Max Kuhn, cierre y sorteos","tags":"keynotes","body":" ...","start":"2023-10-20T19:40:00Z","end":"2023-10-20T20:50:00Z","location":null},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule5c59ffadd8c72a93fc1c5b45","calendarId":"general","title":"Café/Coffee break","tags":"general","body":" ...","start":"2023-10-19T20:35:00Z","end":"2023-10-19T21:00:00Z","location":null},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedulefb68d3a38b81b79e1f378a59","calendarId":"general","title":"Café/Coffee break","tags":"general","body":" ...","start":"2023-10-19T13:10:00Z","end":"2023-10-19T13:40:00Z","location":null},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule5c975f918713346d0881c9fe","calendarId":"general","title":"Café/Coffee break","tags":"general","body":" ...","start":"2023-10-20T13:00:00Z","end":"2023-10-20T13:30:00Z","location":null},{"category":"time","dueDateClass":"","id":"schedule9979c82e962dc58d98169f1b","calendarId":"general","title":"Café/Coffee break y posters","tags":"general","body":" ...","start":"2023-10-20T18:40:00Z","end":"2023-10-20T19:40:00Z","location":null}],"navigation":true,"defaultDate":"2023-10-18T11:30:00Z","events":[],"navigationOptions":{"today_label":"Hoy","prev_label":"<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" viewbox=\"0 0 256 256\" class=\"phosphor-svg\" height=\"1.33em\" fill=\"currentColor\" style=\"vertical-align:-0.25em;\">\n  <path d=\"M164.24,203.76a6,6,0,1,1-8.48,8.48l-80-80a6,6,0,0,1,0-8.48l80-80a6,6,0,0,1,8.48,8.48L88.49,128Z\"><\/path>\n  <title>caret-left-light<\/title>\n<\/svg>","next_label":"<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" viewbox=\"0 0 256 256\" class=\"phosphor-svg\" height=\"1.33em\" fill=\"currentColor\" style=\"vertical-align:-0.25em;\">\n  <path d=\"M180.24,132.24l-80,80a6,6,0,0,1-8.48-8.48L167.51,128,91.76,52.24a6,6,0,0,1,8.48-8.48l80,80A6,6,0,0,1,180.24,132.24Z\"><\/path>\n  <title>caret-right-light<\/title>\n<\/svg>","class":" bttn-stretch bttn-sm bttn-warning","color":"blue","fmt_date":"DD/MM/YYYY","sep_date":"-"}},"evals":[],"jsHooks":[]}</script>
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@@ -285,7 +285,7 @@ <h4 class="anchored" data-anchor-id="aprenda-a-analisar-grandes-conjuntos-de-dad
 </section>
 <section id="sobre-o-curso-2" class="level3">
 <h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-o-curso-2">Sobre o curso</h3>
-<p><strong>Fecha</strong> 19 de Noviembre de 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Data</strong> 19 de Noviembre de 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)</p>
 <p><strong>Modalidade</strong>: Online</p>
 <p><strong>Inscrição</strong>: <a href="https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457">https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457</a></p>
 <p><strong>Idiomas</strong>: inglês</p>
@@ -342,12 +342,12 @@ <h2 class="anchored" data-anchor-id="tutorial-de-nicho-ecológico-e-de-distribui
 <section id="o-tutorial-cobrirá-a-teoria-básica-da-modelagem-de-nicho-ecológico-e-distribuição-potencial-de-espécies-e-suas-principais-metodologias." class="level4">
 <h4 class="anchored" data-anchor-id="o-tutorial-cobrirá-a-teoria-básica-da-modelagem-de-nicho-ecológico-e-distribuição-potencial-de-espécies-e-suas-principais-metodologias.">O tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico e distribuição potencial de espécies e suas principais metodologias.</h4>
 </section>
-<section id="sobre-el-curso" class="level3">
-<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-el-curso">Sobre el curso</h3>
+<section id="sobre-o-curso-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-o-curso-4">Sobre o curso</h3>
 <p><strong>Data</strong> 19 de Noviembre de 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)</p>
 <p><strong>Modo</strong>: Online</p>
 <p><strong>Inscrição</strong>: <a href="https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127">https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127</a></p>
-<p><strong>Idioma</strong>: Portuguese</p>
+<p><strong>Idioma</strong>: Português</p>
 <p>O tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico (ENM) e distribuição potencial de espécies (SDM) e suas principais metodologias. Ao final do curso, predominantemente prático, os participantes terão a capacidade de executar os modelos e entender seus resultados, bem como escolher e aplicar a metodologia correta dependendo do objetivo do seu tipo de estudo e dados. O tutorial será principalmente prático, com alguns momentos teóricos. Todos os processos de modelagem, cálculos, gráficos e mapas serão realizados com R. Os participantes aprenderão a usar algoritmo de modelagem Maxent, através do pacote {flexsdm} para desenvolvimento dos modelos e será utilizado o pacote {tmap} para geração de mapas.</p>
 </section>
 <section id="objetivos" class="level3">
@@ -369,6 +369,86 @@ <h3 class="anchored" data-anchor-id="requisitos-3">Requisitos</h3>
 <section id="tutor-2" class="level3">
 <h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-2">Tutor</h3>
 <p><strong>George Amaro</strong>, é pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), na área de economia e modelagem, sendo líder e membro de projetos de modelagem de distribuição de espécies invasoras, revisor de periódicos internacionais sobre o tema, tendo vasta experiência em R e tendo participado como autor e co-autor de vários trabalhos relacionados a SDM/ENM.</p>
+</section>
+</section>
+<section id="optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento">Optimizando Shiny: Consejos y Trucos de Rendimiento</h2>
+<section id="aprende-cómo-optimizar-el-rendimiento-de-aplicaciones-desarrolladas-con-r-shiny-de-la-mano-de-expertos-de-appsilon." class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-optimizar-el-rendimiento-de-aplicaciones-desarrolladas-con-r-shiny-de-la-mano-de-expertos-de-appsilon.">Aprende cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny de la mano de expertos de Appsilon.</h4>
+</section>
+<section id="sobre-o-curso-5" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-o-curso-5">Sobre o curso</h3>
+<p><strong>Data</strong> 18 de noviembre de 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidade</strong>: Online</p>
+<p><strong>Inscrição</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967">https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967</a></p>
+<p><strong>Idioma:</strong> Espanhol</p>
+<p>En este workshop, exploraremos cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny, desde mejorar la velocidad de respuesta hasta la escalabilidad.</p>
+<p>A través de ejemplos prácticos y técnicas avanzadas, identificaremos los cuellos de botella más comunes, para minimizar tiempos de carga y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.</p>
+<p>También abordaremos las mejores prácticas para optimizar tanto el código como la estructura de la aplicación, incluyendo el uso adecuado de reactividad, carga de datos, y comunicación con el navegador.</p>
+<p>Al finalizar el taller, tendrás las herramientas necesarias para transformar tus aplicaciones Shiny, haciéndolas más rápidas, ligeras y listas para brindar una mejor experiencia de usuario.</p>
+<p>Este taller está dirigido a desarrolladores y analistas que buscan mejorar el rendimiento de sus aplicaciones Shiny, con un enfoque práctico y orientado a resultados.</p>
+</section>
+<section id="requisitos-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requisitos-4">Requisitos</h3>
+<p>R 4.1.0 o mayor, RStudio instalado. 8GB RAM (deseable), internet estable (deseable). Git instalado (deseable). Alternativamente, tener una cuenta en posit.cloud.</p>
+</section>
+<section id="tutor-3" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-3">Tutor</h3>
+<p><strong>Samuel Calderon</strong> actualmente trabaja como R shiny developer en Appsilon. Previamente, su desempeño profesional ha sido en el sector público peruano, participando en iniciativas de recojo, análisis y sistematización de información con miras a mejorar la calidad de los servicios brindados a la ciudadanía en temas de lucha contra el tráfico ilícito de drogas, mejora de la calidad de la educación superior universitaria, lucha contra la corrupción y medición de la pobreza monetaria.</p>
+<p>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/" class="uri">https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/</a></p>
+</section>
+</section>
+<section id="despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-prácticas" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-prácticas">Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto: Implementando Buenas Prácticas</h2>
+<section id="aprende-cómo-implementar-un-flujo-de-trabajo-de-despliegue-continuo-para-modelos-de-datos-en-r-utilizando-github-y-quarto" class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-implementar-un-flujo-de-trabajo-de-despliegue-continuo-para-modelos-de-datos-en-r-utilizando-github-y-quarto">Aprende cómo implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto</h4>
+</section>
+<section id="sobre-o-curso-6" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-o-curso-6">Sobre o curso</h3>
+<p><strong>Data</strong> 18 de noviembre de 2024, 06:00 PM - 08:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidade</strong>: Online</p>
+<p><strong>Inscrição</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747">https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747</a></p>
+<p><strong>Idioma:</strong> Espanhol</p>
+<p>Este taller tiene como objetivo enseñar a los participantes a implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto. Al final de la sesión, los asistentes serán capaces de:</p>
+<p>Configurar un entorno de R en GitHub Actions para automatizar la ejecución de scripts. Instalar y gestionar dependencias de R de manera eficiente. Generar y renderizar informes en Quarto, facilitando la presentación de resultados. Integrar buenas prácticas de DevOps en sus flujos de trabajo para mejorar la colaboración y la calidad del código.</p>
+<p>La relevancia de este taller radica en la creciente necesidad de automatización en el análisis de datos y la ciencia de datos. Aprender a utilizar GitHub Actions y Quarto no solo optimiza el trabajo en equipo, sino que también permite a los participantes implementar soluciones robustas y escalables para la evaluación de métricas y el análisis de resultados. Este conocimiento es fundamental para quienes buscan mejorar la reproducibilidad de sus proyectos y la eficiencia de sus procesos de análisis.</p>
+<p>El taller está dirigido a profesionales y estudiantes de áreas como ciencia de datos, estadística, análisis de datos y programación en R. También es relevante para investigadores y desarrolladores interesados en optimizar sus flujos de trabajo mediante la automatización y la implementación de buenas prácticas de DevOps.</p>
+<p>Los participantes deben tener conocimientos básicos de programación en R y familiaridad con Git y GitHub. También es recomendable que tengan conocimientos basicos en generación de documentos en R, ya sea usando Rmarkdown o Quarto.</p>
+</section>
+<section id="requisitos-5" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requisitos-5">Requisitos</h3>
+<p>Para participar de forma óptima en el taller de Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto, los asistentes deben contar con una computadora portátil (Windows, macOS o Linux) y tener instalado el software necesario, que incluye R, RStudio, Git y Quarto. Además, es importante tener acceso a Internet y una cuenta de GitHub previamente creada. Se recomienda asegurarse de tener acceso a los archivos de ejemplo que se utilizarán durante el taller. Aunque no es estrictamente necesario, tener conocimientos básicos de R y Git, así como familiaridad con Markdown, será útil para aprovechar al máximo la experiencia.</p>
+</section>
+<section id="tutor-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-4">Tutor</h3>
+<p><strong>Sebastián Egaña Santibáñez</strong> es Magíster en Finanzas por la Universidad de Chile, Licenciado en Filosofía por la Universidad Alberto Hurtado y Ingeniero Comercial por la Universidad Santo Tomás, Chile.</p>
+<p>Es un profesional destacado en Ciencia de Datos, con una sólida trayectoria como docente universitario y experiencia en asesoría especializada. Ha contribuido significativamente a la formación académica y a la aplicación práctica del análisis de datos, ofreciendo soluciones innovadoras y estratégicas en diversos contextos.</p>
+</section>
+</section>
+<section id="desarrollo-de-paquetes-en-r-desde-la-idea-hasta-la-implementación" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="desarrollo-de-paquetes-en-r-desde-la-idea-hasta-la-implementación">Desarrollo de Paquetes en R: Desde la Idea hasta la Implementación</h2>
+<section id="aprende-cómo-desarrollar-paquetes-de-r-como-implementarlos-y-distribuirlos." class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-desarrollar-paquetes-de-r-como-implementarlos-y-distribuirlos.">Aprende cómo desarrollar paquetes de R, como implementarlos y distribuirlos.</h4>
+</section>
+<section id="sobre-o-curso-7" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-o-curso-7">Sobre o curso</h3>
+<p><strong>Data</strong> 19 de noviembre de 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidade</strong>: Online</p>
+<p><strong>Inscrição</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747">https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747</a></p>
+<p><strong>Idioma:</strong> Espanhol</p>
+<p>Este taller ofrece una guía integral sobre el desarrollo de paquetes en R, cubriendo todo el proceso, desde la concepción de la idea hasta la implementación técnica y la distribución en plataformas como CRAN.</p>
+<p>El objetivo es brindar a los asistentes una comprensión clara y práctica de cómo crear un paquete en R que cumpla con los estándares de calidad y pueda ser utilizado por la comunidad científica y de desarrollo.</p>
+<p>A lo largo de la presentación, exploraremos las mejores prácticas para el diseño, documentación, pruebas, y publicación de paquetes. Se proporcionarán ejemplos y demostraciones en vivo para que los asistentes puedan adquirir habilidades prácticas aplicables en sus propios proyectos.</p>
+<p>El tutorial esta enfocado en usuario de R, desarrolladores de R, investigadores, científicos de datos y profesionales de otras disciplinas que pueden tomar su conocimiento, experiencias y datos y convertirlos en un paquete de R para su publicación en el CRAN.</p>
+</section>
+<section id="requisitos-6" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requisitos-6">Requisitos</h3>
+<p>PC o Laptop con R, RStudio y RTools (windows) instalados, paquetes: devtools, available, usethis, testthat.</p>
+</section>
+<section id="tutor-5" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-5">Tutor</h3>
+<p><strong>Renzo Cáceres Rossi</strong>, es un especialista en el lenguaje de programación R, ya ha participado en el Latin R 2022 con la ponencia Introducción a RMarkdown, ha dictado tutoriales, conferencias en diversas universidades en Latinoamérica a través del IEEE.</p>
+<p>Es creador de contenido sobre ciencia de datos a través de su canal de YouTube <a href="https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi" class="uri">https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi</a></p>
 
 
 </section>
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+++ b/docs/cronograma/tutoriales/workshops.html
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 <section id="learn-to-analyze-large-datasets-with-arrow-duckdb-duckplyr-in-r.speed-up-workflows-on-your-laptop-using-tidyverse-style-data-manipulation" class="level4">
 <h4 class="anchored" data-anchor-id="learn-to-analyze-large-datasets-with-arrow-duckdb-duckplyr-in-r.speed-up-workflows-on-your-laptop-using-tidyverse-style-data-manipulation">Learn to analyze large datasets with Arrow, DuckDB &amp; Duckplyr in R.Speed up workflows on your laptop using tidyverse-style data manipulation</h4>
 </section>
-<section id="sobre-el-curso" class="level3">
-<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-el-curso">Sobre el curso</h3>
+<section id="about-the-course-2" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-2">About the course</h3>
 <p><strong>Date</strong> November 19, 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)</p>
 <p><strong>Mode</strong>: Online</p>
 <p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457">https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457</a></p>
@@ -300,8 +300,8 @@ <h2 class="anchored" data-anchor-id="tutorial-take-your-graphs-with-ggplot2-to-t
 <section id="learn-how-to-create-clear-informative-and-captivating-visualizations-for-your-data-analysis." class="level4">
 <h4 class="anchored" data-anchor-id="learn-how-to-create-clear-informative-and-captivating-visualizations-for-your-data-analysis.">Learn how to create clear, informative and captivating visualizations for your data analysis.</h4>
 </section>
-<section id="about-the-course-2" class="level3">
-<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-2">About the course</h3>
+<section id="about-the-course-3" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-3">About the course</h3>
 <p><strong>Date</strong> November 19th, 2024, 2:00 PM - 4:30 PM (GMT-3)</p>
 <p><strong>Mode</strong>: Online</p>
 <p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.com.ar/e/1045608201277">https://www.eventbrite.com.ar/e/1045608201277</a></p>
@@ -333,9 +333,9 @@ <h2 class="anchored" data-anchor-id="ecological-niche-and-potential-species-dist
 <section id="the-tutorial-will-cover-the-basic-theory-of-ecological-niche-and-potential-species-distribution-modeling-and-its-main-methodologies." class="level4">
 <h4 class="anchored" data-anchor-id="the-tutorial-will-cover-the-basic-theory-of-ecological-niche-and-potential-species-distribution-modeling-and-its-main-methodologies.">The tutorial will cover the basic theory of ecological niche and potential species distribution modeling and its main methodologies.</h4>
 </section>
-<section id="about-the-course-3" class="level3">
-<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-3">About the course</h3>
-<p>**Closes November 19, 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)</p>
+<section id="about-the-course-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-4">About the course</h3>
+<p><strong>Date</strong>: November 19, 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)</p>
 <p><strong>Modality</strong>: Online</p>
 <p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127">https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127</a></p>
 <p><strong>Language:</strong> English</p>
@@ -359,7 +359,87 @@ <h3 class="anchored" data-anchor-id="requirements-1">Requirements</h3>
 </section>
 <section id="tutor-2" class="level3">
 <h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-2">Tutor</h3>
-<p>**George Amaro is a researcher at the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), in the area of economics and modeling, and is a leader and member of invasive species distribution modeling projects, a reviewer for international journals on the subject, with extensive experience in R and having participated as an author and co-author of several works related to SDM/ENM.</p>
+<p><strong>George Amaro</strong> is a researcher at the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), in the area of economics and modeling, and is a leader and member of invasive species distribution modeling projects, a reviewer for international journals on the subject, with extensive experience in R and having participated as an author and co-author of several works related to SDM/ENM.</p>
+</section>
+</section>
+<section id="optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento">Optimizando Shiny: Consejos y Trucos de Rendimiento</h2>
+<section id="aprende-cómo-optimizar-el-rendimiento-de-aplicaciones-desarrolladas-con-r-shiny-de-la-mano-de-expertos-de-appsilon." class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-optimizar-el-rendimiento-de-aplicaciones-desarrolladas-con-r-shiny-de-la-mano-de-expertos-de-appsilon.">Aprende cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny de la mano de expertos de Appsilon.</h4>
+</section>
+<section id="about-the-course-5" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-5">About the course</h3>
+<p><strong>Date</strong> November 18, 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidad</strong>: Online</p>
+<p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967">https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967</a></p>
+<p><strong>Language:</strong> Spanish</p>
+<p>En este workshop, exploraremos cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny, desde mejorar la velocidad de respuesta hasta la escalabilidad.</p>
+<p>A través de ejemplos prácticos y técnicas avanzadas, identificaremos los cuellos de botella más comunes, para minimizar tiempos de carga y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.</p>
+<p>También abordaremos las mejores prácticas para optimizar tanto el código como la estructura de la aplicación, incluyendo el uso adecuado de reactividad, carga de datos, y comunicación con el navegador.</p>
+<p>Al finalizar el taller, tendrás las herramientas necesarias para transformar tus aplicaciones Shiny, haciéndolas más rápidas, ligeras y listas para brindar una mejor experiencia de usuario.</p>
+<p>Este taller está dirigido a desarrolladores y analistas que buscan mejorar el rendimiento de sus aplicaciones Shiny, con un enfoque práctico y orientado a resultados.</p>
+</section>
+<section id="requirements-2" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requirements-2">Requirements</h3>
+<p>R 4.1.0 o mayor, RStudio instalado. 8GB RAM (deseable), internet estable (deseable). Git instalado (deseable). Alternativamente, tener una cuenta en posit.cloud.</p>
+</section>
+<section id="tutor-3" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-3">Tutor</h3>
+<p><strong>Samuel Calderon</strong> actualmente trabaja como R shiny developer en Appsilon. Previamente, su desempeño profesional ha sido en el sector público peruano, participando en iniciativas de recojo, análisis y sistematización de información con miras a mejorar la calidad de los servicios brindados a la ciudadanía en temas de lucha contra el tráfico ilícito de drogas, mejora de la calidad de la educación superior universitaria, lucha contra la corrupción y medición de la pobreza monetaria.</p>
+<p>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/" class="uri">https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/</a></p>
+</section>
+</section>
+<section id="despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-prácticas" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-prácticas">Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto: Implementando Buenas Prácticas</h2>
+<section id="aprende-cómo-implementar-un-flujo-de-trabajo-de-despliegue-continuo-para-modelos-de-datos-en-r-utilizando-github-y-quarto" class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-implementar-un-flujo-de-trabajo-de-despliegue-continuo-para-modelos-de-datos-en-r-utilizando-github-y-quarto">Aprende cómo implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto</h4>
+</section>
+<section id="about-the-course-6" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-6">About the course</h3>
+<p><strong>Date</strong>: November 18, 2024, 06:00 PM - 08:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidad</strong>: Online</p>
+<p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747">https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747</a></p>
+<p><strong>Language:</strong> Spanish</p>
+<p>Este taller tiene como objetivo enseñar a los participantes a implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto. Al final de la sesión, los asistentes serán capaces de:</p>
+<p>Configurar un entorno de R en GitHub Actions para automatizar la ejecución de scripts. Instalar y gestionar dependencias de R de manera eficiente. Generar y renderizar informes en Quarto, facilitando la presentación de resultados. Integrar buenas prácticas de DevOps en sus flujos de trabajo para mejorar la colaboración y la calidad del código.</p>
+<p>La relevancia de este taller radica en la creciente necesidad de automatización en el análisis de datos y la ciencia de datos. Aprender a utilizar GitHub Actions y Quarto no solo optimiza el trabajo en equipo, sino que también permite a los participantes implementar soluciones robustas y escalables para la evaluación de métricas y el análisis de resultados. Este conocimiento es fundamental para quienes buscan mejorar la reproducibilidad de sus proyectos y la eficiencia de sus procesos de análisis.</p>
+<p>El taller está dirigido a profesionales y estudiantes de áreas como ciencia de datos, estadística, análisis de datos y programación en R. También es relevante para investigadores y desarrolladores interesados en optimizar sus flujos de trabajo mediante la automatización y la implementación de buenas prácticas de DevOps.</p>
+<p>Los participantes deben tener conocimientos básicos de programación en R y familiaridad con Git y GitHub. También es recomendable que tengan conocimientos basicos en generación de documentos en R, ya sea usando Rmarkdown o Quarto.</p>
+</section>
+<section id="requirements-3" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requirements-3">Requirements</h3>
+<p>Para participar de forma óptima en el taller de Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto, los asistentes deben contar con una computadora portátil (Windows, macOS o Linux) y tener instalado el software necesario, que incluye R, RStudio, Git y Quarto. Además, es importante tener acceso a Internet y una cuenta de GitHub previamente creada. Se recomienda asegurarse de tener acceso a los archivos de ejemplo que se utilizarán durante el taller. Aunque no es estrictamente necesario, tener conocimientos básicos de R y Git, así como familiaridad con Markdown, será útil para aprovechar al máximo la experiencia.</p>
+</section>
+<section id="tutor-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-4">Tutor</h3>
+<p><strong>Sebastián Egaña Santibáñez</strong> es Magíster en Finanzas por la Universidad de Chile, Licenciado en Filosofía por la Universidad Alberto Hurtado y Ingeniero Comercial por la Universidad Santo Tomás, Chile.</p>
+<p>Es un profesional destacado en Ciencia de Datos, con una sólida trayectoria como docente universitario y experiencia en asesoría especializada. Ha contribuido significativamente a la formación académica y a la aplicación práctica del análisis de datos, ofreciendo soluciones innovadoras y estratégicas en diversos contextos.</p>
+</section>
+</section>
+<section id="desarrollo-de-paquetes-en-r-desde-la-idea-hasta-la-implementación" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="desarrollo-de-paquetes-en-r-desde-la-idea-hasta-la-implementación">Desarrollo de Paquetes en R: Desde la Idea hasta la Implementación</h2>
+<section id="aprende-cómo-desarrollar-paquetes-de-r-como-implementarlos-y-distribuirlos." class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-desarrollar-paquetes-de-r-como-implementarlos-y-distribuirlos.">Aprende cómo desarrollar paquetes de R, como implementarlos y distribuirlos.</h4>
+</section>
+<section id="about-the-course-7" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-7">About the course</h3>
+<p><strong>Date</strong>: November 19, 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidad</strong>: Online</p>
+<p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747">https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747</a></p>
+<p><strong>Language:</strong> Spanish</p>
+<p>Este taller ofrece una guía integral sobre el desarrollo de paquetes en R, cubriendo todo el proceso, desde la concepción de la idea hasta la implementación técnica y la distribución en plataformas como CRAN.</p>
+<p>El objetivo es brindar a los asistentes una comprensión clara y práctica de cómo crear un paquete en R que cumpla con los estándares de calidad y pueda ser utilizado por la comunidad científica y de desarrollo.</p>
+<p>A lo largo de la presentación, exploraremos las mejores prácticas para el diseño, documentación, pruebas, y publicación de paquetes. Se proporcionarán ejemplos y demostraciones en vivo para que los asistentes puedan adquirir habilidades prácticas aplicables en sus propios proyectos.</p>
+<p>El tutorial esta enfocado en usuario de R, desarrolladores de R, investigadores, científicos de datos y profesionales de otras disciplinas que pueden tomar su conocimiento, experiencias y datos y convertirlos en un paquete de R para su publicación en el CRAN.</p>
+</section>
+<section id="requirements-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requirements-4">Requirements</h3>
+<p>PC o Laptop con R, RStudio y RTools (windows) instalados, paquetes: devtools, available, usethis, testthat.</p>
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+<section id="tutor-5" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-5">Tutor</h3>
+<p><strong>Renzo Cáceres Rossi</strong>, es un especialista en el lenguaje de programación R, ya ha participado en el Latin R 2022 con la ponencia Introducción a RMarkdown, ha dictado tutoriales, conferencias en diversas universidades en Latinoamérica a través del IEEE.</p>
+<p>Es creador de contenido sobre ciencia de datos a través de su canal de YouTube <a href="https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi" class="uri">https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi</a></p>
 
 
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 <a href="../../blog/en/2020-07-08-communities.html" class="no-external">Latin American communities and organizations: useR!2020 video</a>
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 <a href="../../blog/en/2020-05-14-virtual-en.html" class="no-external">LatinR 2020 will be a virtual event!</a>
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 <a href="../../blog/en/2020-03-03-latinr-package.html" class="no-external">The latinr package lets you create and submit presentations to LatinR</a>
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 <a href="../../blog/en/2020-02-29-birds-of-a-feather.html" class="no-external">Birds of a feather, drawn together</a>
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 <a href="../../blog/en/2020-02-28-other-confs.html" class="no-external">R Conferences in Latin America during 2020</a>
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 <a href="../../blog/en/2018-01-18-attibutions.html" class="no-external">Attributions</a>
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index bed5b78c..c18a153e 100644
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+++ b/docs/en/blog/es/index.html
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 <a href="../../blog/es/2024-08-02-divide-y-venceras-de-polar-al-polarverse.html" class="no-external">Divide y vencerás: de polar al Polarverse</a>
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 <a href="../../blog/es/2024-07-09-presentacion-trabajos-2024.html" class="no-external">Llamado a Presentación de Trabajos</a>
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 <a href="../../blog/es/2023-06-08-inscripcion.html" class="no-external">Inscripción</a>
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 <a href="../../blog/es/2023-06-08-keynotesES-2023.html" class="no-external">Conferencias</a>
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 <a href="../../blog/es/2023-04-24-presentacion-trabajos-2023.html" class="no-external">Llamado a Presentación de Trabajos</a>
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 <a href="../../blog/es/2022-06-15-presentacion-trabajos-2022.html" class="no-external">Llamado a Presentación de Trabajos</a>
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 <a href="../../blog/es/2021-10-01-xaringantheme-latinR.html" class="no-external">Creando presentaciones con el theme latinR</a>
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 <a href="../../blog/es/2021-04-21-presentacion-trabajos-2021.html" class="no-external">Llamado a Presentación de Trabajos</a>
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 <a href="../../blog/es/2020-10-26-reprohack.html" class="no-external">ReproHack en LatinR 2020</a>
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 <a href="../../blog/es/2020-07-08-comunidades.html" class="no-external">Comunidades de Práctica en América Latina: R y Colegas</a>
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 <a href="../../blog/es/2020-05-14-virtual.html" class="no-external">LatinR 2020 será virtual!</a>
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 <a href="../../blog/es/2020-03-03-paquete-latinr.html" class="no-external">Paquete latinr para crear y enviar trabajos a LatinR</a>
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 <a href="../../blog/es/2020-02-28-otras-conferencias.html" class="no-external">Conferencias de R en Latinoamerica durante el 2020</a>
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 <a href="../../blog/es/2019-12-16-presentacion-trabajos.html" class="no-external">Llamado a Presentación de Trabajos</a>
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/es/2018-07-27-cdc-slack.html" class="no-external">Código de Conducta del Slack LatinR</a>
@@ -584,7 +584,7 @@ <h3 class="no-anchor listing-title">
 </a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="17" data-listing-date-sort="1515974400000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="2" data-listing-word-count-sort="373">
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/es/2018-01-15-cdc.html" class="no-external">Código de Conducta</a>
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 <a href="../../blog/es/2018-01-18-atribuciones.html" class="no-external">Atribuciones</a>
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 <a href="../../blog/pt/2024-08-02-divide-y-venceras-de-polar-al-polarverse.html" class="no-external">Divida e vencerá: de polar ao Polarverse</a>
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2024-08-01-inscricao.html" class="no-external">Inscrição</a>
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 <a href="../../blog/pt/2024-07-09-apresentacao-trabalhos-2024.html" class="no-external">Chamada de apresentação de trabalhos</a>
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 <a href="../../blog/pt/2023-08-18-bolsas-2023.html" class="no-external">Bolsas de auxílio</a>
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2023-06-08-inscriptionpt.html" class="no-external">Inscrição</a>
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2023-06-08-keynotespt-2023.html" class="no-external">Conferências</a>
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2023-04-24-submissao-de-trabalhos-2023.html" class="no-external">Chamada para submissão de trabalhos e tutoriais</a>
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 </a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="7" data-listing-date-sort="1655251200000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="6" data-listing-word-count-sort="1091">
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2022-06-15-submissao-de-trabalhos-2022.html" class="no-external">Chamada para submissão de trabalhos e tutoriais</a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="8" data-listing-date-sort="1583193600000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="3" data-listing-word-count-sort="472">
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2020-03-03-pacote-latinr.html" class="no-external">Pacote latinr para criar e enviar trabalhos para LatinR</a>
@@ -448,7 +448,7 @@ <h3 class="no-anchor listing-title">
 </a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="9" data-listing-date-sort="1582848000000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="1" data-listing-word-count-sort="77">
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 <a href="../../blog/pt/2020-02-28-otras-conferencias-pt.html" class="no-external">Conferências de R na América Latina durante 2020</a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="10" data-listing-date-sort="1578873600000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="4" data-listing-word-count-sort="759">
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2020-01-13-chamada-trabalhos.html" class="no-external">Chamada de Trabalhos</a>
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 </a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="11" data-listing-date-sort="1515974400000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="2" data-listing-word-count-sort="345">
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 <div class="body">
 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2018-01-15-cdc-pt.html" class="no-external">Código de conduta</a>
diff --git a/docs/en/cronograma/tutoriales/workshops-pt.html b/docs/en/cronograma/tutoriales/workshops-pt.html
index 11d0ff30..c04e8d41 100644
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@@ -285,7 +285,7 @@ <h4 class="anchored" data-anchor-id="aprenda-a-analisar-grandes-conjuntos-de-dad
 </section>
 <section id="sobre-o-curso-2" class="level3">
 <h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-o-curso-2">Sobre o curso</h3>
-<p><strong>Fecha</strong> 19 de Noviembre de 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Data</strong> 19 de Noviembre de 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)</p>
 <p><strong>Modalidade</strong>: Online</p>
 <p><strong>Inscrição</strong>: <a href="https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457">https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457</a></p>
 <p><strong>Idiomas</strong>: inglês</p>
@@ -342,12 +342,12 @@ <h2 class="anchored" data-anchor-id="tutorial-de-nicho-ecológico-e-de-distribui
 <section id="o-tutorial-cobrirá-a-teoria-básica-da-modelagem-de-nicho-ecológico-e-distribuição-potencial-de-espécies-e-suas-principais-metodologias." class="level4">
 <h4 class="anchored" data-anchor-id="o-tutorial-cobrirá-a-teoria-básica-da-modelagem-de-nicho-ecológico-e-distribuição-potencial-de-espécies-e-suas-principais-metodologias.">O tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico e distribuição potencial de espécies e suas principais metodologias.</h4>
 </section>
-<section id="sobre-el-curso" class="level3">
-<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-el-curso">Sobre el curso</h3>
+<section id="sobre-o-curso-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-o-curso-4">Sobre o curso</h3>
 <p><strong>Data</strong> 19 de Noviembre de 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)</p>
 <p><strong>Modo</strong>: Online</p>
 <p><strong>Inscrição</strong>: <a href="https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127">https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127</a></p>
-<p><strong>Idioma</strong>: Portuguese</p>
+<p><strong>Idioma</strong>: Português</p>
 <p>O tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico (ENM) e distribuição potencial de espécies (SDM) e suas principais metodologias. Ao final do curso, predominantemente prático, os participantes terão a capacidade de executar os modelos e entender seus resultados, bem como escolher e aplicar a metodologia correta dependendo do objetivo do seu tipo de estudo e dados. O tutorial será principalmente prático, com alguns momentos teóricos. Todos os processos de modelagem, cálculos, gráficos e mapas serão realizados com R. Os participantes aprenderão a usar algoritmo de modelagem Maxent, através do pacote {flexsdm} para desenvolvimento dos modelos e será utilizado o pacote {tmap} para geração de mapas.</p>
 </section>
 <section id="objetivos" class="level3">
@@ -369,6 +369,86 @@ <h3 class="anchored" data-anchor-id="requisitos-3">Requisitos</h3>
 <section id="tutor-2" class="level3">
 <h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-2">Tutor</h3>
 <p><strong>George Amaro</strong>, é pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), na área de economia e modelagem, sendo líder e membro de projetos de modelagem de distribuição de espécies invasoras, revisor de periódicos internacionais sobre o tema, tendo vasta experiência em R e tendo participado como autor e co-autor de vários trabalhos relacionados a SDM/ENM.</p>
+</section>
+</section>
+<section id="optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento">Optimizando Shiny: Consejos y Trucos de Rendimiento</h2>
+<section id="aprende-cómo-optimizar-el-rendimiento-de-aplicaciones-desarrolladas-con-r-shiny-de-la-mano-de-expertos-de-appsilon." class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-optimizar-el-rendimiento-de-aplicaciones-desarrolladas-con-r-shiny-de-la-mano-de-expertos-de-appsilon.">Aprende cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny de la mano de expertos de Appsilon.</h4>
+</section>
+<section id="sobre-o-curso-5" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-o-curso-5">Sobre o curso</h3>
+<p><strong>Data</strong> 18 de noviembre de 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidade</strong>: Online</p>
+<p><strong>Inscrição</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967">https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967</a></p>
+<p><strong>Idioma:</strong> Espanhol</p>
+<p>En este workshop, exploraremos cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny, desde mejorar la velocidad de respuesta hasta la escalabilidad.</p>
+<p>A través de ejemplos prácticos y técnicas avanzadas, identificaremos los cuellos de botella más comunes, para minimizar tiempos de carga y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.</p>
+<p>También abordaremos las mejores prácticas para optimizar tanto el código como la estructura de la aplicación, incluyendo el uso adecuado de reactividad, carga de datos, y comunicación con el navegador.</p>
+<p>Al finalizar el taller, tendrás las herramientas necesarias para transformar tus aplicaciones Shiny, haciéndolas más rápidas, ligeras y listas para brindar una mejor experiencia de usuario.</p>
+<p>Este taller está dirigido a desarrolladores y analistas que buscan mejorar el rendimiento de sus aplicaciones Shiny, con un enfoque práctico y orientado a resultados.</p>
+</section>
+<section id="requisitos-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requisitos-4">Requisitos</h3>
+<p>R 4.1.0 o mayor, RStudio instalado. 8GB RAM (deseable), internet estable (deseable). Git instalado (deseable). Alternativamente, tener una cuenta en posit.cloud.</p>
+</section>
+<section id="tutor-3" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-3">Tutor</h3>
+<p><strong>Samuel Calderon</strong> actualmente trabaja como R shiny developer en Appsilon. Previamente, su desempeño profesional ha sido en el sector público peruano, participando en iniciativas de recojo, análisis y sistematización de información con miras a mejorar la calidad de los servicios brindados a la ciudadanía en temas de lucha contra el tráfico ilícito de drogas, mejora de la calidad de la educación superior universitaria, lucha contra la corrupción y medición de la pobreza monetaria.</p>
+<p>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/" class="uri">https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/</a></p>
+</section>
+</section>
+<section id="despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-prácticas" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-prácticas">Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto: Implementando Buenas Prácticas</h2>
+<section id="aprende-cómo-implementar-un-flujo-de-trabajo-de-despliegue-continuo-para-modelos-de-datos-en-r-utilizando-github-y-quarto" class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-implementar-un-flujo-de-trabajo-de-despliegue-continuo-para-modelos-de-datos-en-r-utilizando-github-y-quarto">Aprende cómo implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto</h4>
+</section>
+<section id="sobre-o-curso-6" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-o-curso-6">Sobre o curso</h3>
+<p><strong>Data</strong> 18 de noviembre de 2024, 06:00 PM - 08:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidade</strong>: Online</p>
+<p><strong>Inscrição</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747">https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747</a></p>
+<p><strong>Idioma:</strong> Espanhol</p>
+<p>Este taller tiene como objetivo enseñar a los participantes a implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto. Al final de la sesión, los asistentes serán capaces de:</p>
+<p>Configurar un entorno de R en GitHub Actions para automatizar la ejecución de scripts. Instalar y gestionar dependencias de R de manera eficiente. Generar y renderizar informes en Quarto, facilitando la presentación de resultados. Integrar buenas prácticas de DevOps en sus flujos de trabajo para mejorar la colaboración y la calidad del código.</p>
+<p>La relevancia de este taller radica en la creciente necesidad de automatización en el análisis de datos y la ciencia de datos. Aprender a utilizar GitHub Actions y Quarto no solo optimiza el trabajo en equipo, sino que también permite a los participantes implementar soluciones robustas y escalables para la evaluación de métricas y el análisis de resultados. Este conocimiento es fundamental para quienes buscan mejorar la reproducibilidad de sus proyectos y la eficiencia de sus procesos de análisis.</p>
+<p>El taller está dirigido a profesionales y estudiantes de áreas como ciencia de datos, estadística, análisis de datos y programación en R. También es relevante para investigadores y desarrolladores interesados en optimizar sus flujos de trabajo mediante la automatización y la implementación de buenas prácticas de DevOps.</p>
+<p>Los participantes deben tener conocimientos básicos de programación en R y familiaridad con Git y GitHub. También es recomendable que tengan conocimientos basicos en generación de documentos en R, ya sea usando Rmarkdown o Quarto.</p>
+</section>
+<section id="requisitos-5" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requisitos-5">Requisitos</h3>
+<p>Para participar de forma óptima en el taller de Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto, los asistentes deben contar con una computadora portátil (Windows, macOS o Linux) y tener instalado el software necesario, que incluye R, RStudio, Git y Quarto. Además, es importante tener acceso a Internet y una cuenta de GitHub previamente creada. Se recomienda asegurarse de tener acceso a los archivos de ejemplo que se utilizarán durante el taller. Aunque no es estrictamente necesario, tener conocimientos básicos de R y Git, así como familiaridad con Markdown, será útil para aprovechar al máximo la experiencia.</p>
+</section>
+<section id="tutor-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-4">Tutor</h3>
+<p><strong>Sebastián Egaña Santibáñez</strong> es Magíster en Finanzas por la Universidad de Chile, Licenciado en Filosofía por la Universidad Alberto Hurtado y Ingeniero Comercial por la Universidad Santo Tomás, Chile.</p>
+<p>Es un profesional destacado en Ciencia de Datos, con una sólida trayectoria como docente universitario y experiencia en asesoría especializada. Ha contribuido significativamente a la formación académica y a la aplicación práctica del análisis de datos, ofreciendo soluciones innovadoras y estratégicas en diversos contextos.</p>
+</section>
+</section>
+<section id="desarrollo-de-paquetes-en-r-desde-la-idea-hasta-la-implementación" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="desarrollo-de-paquetes-en-r-desde-la-idea-hasta-la-implementación">Desarrollo de Paquetes en R: Desde la Idea hasta la Implementación</h2>
+<section id="aprende-cómo-desarrollar-paquetes-de-r-como-implementarlos-y-distribuirlos." class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-desarrollar-paquetes-de-r-como-implementarlos-y-distribuirlos.">Aprende cómo desarrollar paquetes de R, como implementarlos y distribuirlos.</h4>
+</section>
+<section id="sobre-o-curso-7" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-o-curso-7">Sobre o curso</h3>
+<p><strong>Data</strong> 19 de noviembre de 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidade</strong>: Online</p>
+<p><strong>Inscrição</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747">https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747</a></p>
+<p><strong>Idioma:</strong> Espanhol</p>
+<p>Este taller ofrece una guía integral sobre el desarrollo de paquetes en R, cubriendo todo el proceso, desde la concepción de la idea hasta la implementación técnica y la distribución en plataformas como CRAN.</p>
+<p>El objetivo es brindar a los asistentes una comprensión clara y práctica de cómo crear un paquete en R que cumpla con los estándares de calidad y pueda ser utilizado por la comunidad científica y de desarrollo.</p>
+<p>A lo largo de la presentación, exploraremos las mejores prácticas para el diseño, documentación, pruebas, y publicación de paquetes. Se proporcionarán ejemplos y demostraciones en vivo para que los asistentes puedan adquirir habilidades prácticas aplicables en sus propios proyectos.</p>
+<p>El tutorial esta enfocado en usuario de R, desarrolladores de R, investigadores, científicos de datos y profesionales de otras disciplinas que pueden tomar su conocimiento, experiencias y datos y convertirlos en un paquete de R para su publicación en el CRAN.</p>
+</section>
+<section id="requisitos-6" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requisitos-6">Requisitos</h3>
+<p>PC o Laptop con R, RStudio y RTools (windows) instalados, paquetes: devtools, available, usethis, testthat.</p>
+</section>
+<section id="tutor-5" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-5">Tutor</h3>
+<p><strong>Renzo Cáceres Rossi</strong>, es un especialista en el lenguaje de programación R, ya ha participado en el Latin R 2022 con la ponencia Introducción a RMarkdown, ha dictado tutoriales, conferencias en diversas universidades en Latinoamérica a través del IEEE.</p>
+<p>Es creador de contenido sobre ciencia de datos a través de su canal de YouTube <a href="https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi" class="uri">https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi</a></p>
 
 
 </section>
diff --git a/docs/en/cronograma/tutoriales/workshops.html b/docs/en/cronograma/tutoriales/workshops.html
index 90a094c4..6b266ef7 100644
--- a/docs/en/cronograma/tutoriales/workshops.html
+++ b/docs/en/cronograma/tutoriales/workshops.html
@@ -274,8 +274,8 @@ <h2 class="anchored" data-anchor-id="tutorial-working-with-larger-than-memory-da
 <section id="learn-to-analyze-large-datasets-with-arrow-duckdb-duckplyr-in-r.speed-up-workflows-on-your-laptop-using-tidyverse-style-data-manipulation" class="level4">
 <h4 class="anchored" data-anchor-id="learn-to-analyze-large-datasets-with-arrow-duckdb-duckplyr-in-r.speed-up-workflows-on-your-laptop-using-tidyverse-style-data-manipulation">Learn to analyze large datasets with Arrow, DuckDB &amp; Duckplyr in R.Speed up workflows on your laptop using tidyverse-style data manipulation</h4>
 </section>
-<section id="sobre-el-curso" class="level3">
-<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-el-curso">Sobre el curso</h3>
+<section id="about-the-course-2" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-2">About the course</h3>
 <p><strong>Date</strong> November 19, 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)</p>
 <p><strong>Mode</strong>: Online</p>
 <p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457">https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457</a></p>
@@ -300,8 +300,8 @@ <h2 class="anchored" data-anchor-id="tutorial-take-your-graphs-with-ggplot2-to-t
 <section id="learn-how-to-create-clear-informative-and-captivating-visualizations-for-your-data-analysis." class="level4">
 <h4 class="anchored" data-anchor-id="learn-how-to-create-clear-informative-and-captivating-visualizations-for-your-data-analysis.">Learn how to create clear, informative and captivating visualizations for your data analysis.</h4>
 </section>
-<section id="about-the-course-2" class="level3">
-<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-2">About the course</h3>
+<section id="about-the-course-3" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-3">About the course</h3>
 <p><strong>Date</strong> November 19th, 2024, 2:00 PM - 4:30 PM (GMT-3)</p>
 <p><strong>Mode</strong>: Online</p>
 <p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.com.ar/e/1045608201277">https://www.eventbrite.com.ar/e/1045608201277</a></p>
@@ -333,9 +333,9 @@ <h2 class="anchored" data-anchor-id="ecological-niche-and-potential-species-dist
 <section id="the-tutorial-will-cover-the-basic-theory-of-ecological-niche-and-potential-species-distribution-modeling-and-its-main-methodologies." class="level4">
 <h4 class="anchored" data-anchor-id="the-tutorial-will-cover-the-basic-theory-of-ecological-niche-and-potential-species-distribution-modeling-and-its-main-methodologies.">The tutorial will cover the basic theory of ecological niche and potential species distribution modeling and its main methodologies.</h4>
 </section>
-<section id="about-the-course-3" class="level3">
-<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-3">About the course</h3>
-<p>**Closes November 19, 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)</p>
+<section id="about-the-course-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-4">About the course</h3>
+<p><strong>Date</strong>: November 19, 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)</p>
 <p><strong>Modality</strong>: Online</p>
 <p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127">https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127</a></p>
 <p><strong>Language:</strong> English</p>
@@ -359,7 +359,87 @@ <h3 class="anchored" data-anchor-id="requirements-1">Requirements</h3>
 </section>
 <section id="tutor-2" class="level3">
 <h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-2">Tutor</h3>
-<p>**George Amaro is a researcher at the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), in the area of economics and modeling, and is a leader and member of invasive species distribution modeling projects, a reviewer for international journals on the subject, with extensive experience in R and having participated as an author and co-author of several works related to SDM/ENM.</p>
+<p><strong>George Amaro</strong> is a researcher at the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), in the area of economics and modeling, and is a leader and member of invasive species distribution modeling projects, a reviewer for international journals on the subject, with extensive experience in R and having participated as an author and co-author of several works related to SDM/ENM.</p>
+</section>
+</section>
+<section id="optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento">Optimizando Shiny: Consejos y Trucos de Rendimiento</h2>
+<section id="aprende-cómo-optimizar-el-rendimiento-de-aplicaciones-desarrolladas-con-r-shiny-de-la-mano-de-expertos-de-appsilon." class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-optimizar-el-rendimiento-de-aplicaciones-desarrolladas-con-r-shiny-de-la-mano-de-expertos-de-appsilon.">Aprende cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny de la mano de expertos de Appsilon.</h4>
+</section>
+<section id="about-the-course-5" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-5">About the course</h3>
+<p><strong>Date</strong> November 18, 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidad</strong>: Online</p>
+<p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967">https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967</a></p>
+<p><strong>Language:</strong> Spanish</p>
+<p>En este workshop, exploraremos cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny, desde mejorar la velocidad de respuesta hasta la escalabilidad.</p>
+<p>A través de ejemplos prácticos y técnicas avanzadas, identificaremos los cuellos de botella más comunes, para minimizar tiempos de carga y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.</p>
+<p>También abordaremos las mejores prácticas para optimizar tanto el código como la estructura de la aplicación, incluyendo el uso adecuado de reactividad, carga de datos, y comunicación con el navegador.</p>
+<p>Al finalizar el taller, tendrás las herramientas necesarias para transformar tus aplicaciones Shiny, haciéndolas más rápidas, ligeras y listas para brindar una mejor experiencia de usuario.</p>
+<p>Este taller está dirigido a desarrolladores y analistas que buscan mejorar el rendimiento de sus aplicaciones Shiny, con un enfoque práctico y orientado a resultados.</p>
+</section>
+<section id="requirements-2" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requirements-2">Requirements</h3>
+<p>R 4.1.0 o mayor, RStudio instalado. 8GB RAM (deseable), internet estable (deseable). Git instalado (deseable). Alternativamente, tener una cuenta en posit.cloud.</p>
+</section>
+<section id="tutor-3" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-3">Tutor</h3>
+<p><strong>Samuel Calderon</strong> actualmente trabaja como R shiny developer en Appsilon. Previamente, su desempeño profesional ha sido en el sector público peruano, participando en iniciativas de recojo, análisis y sistematización de información con miras a mejorar la calidad de los servicios brindados a la ciudadanía en temas de lucha contra el tráfico ilícito de drogas, mejora de la calidad de la educación superior universitaria, lucha contra la corrupción y medición de la pobreza monetaria.</p>
+<p>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/" class="uri">https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/</a></p>
+</section>
+</section>
+<section id="despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-prácticas" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-prácticas">Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto: Implementando Buenas Prácticas</h2>
+<section id="aprende-cómo-implementar-un-flujo-de-trabajo-de-despliegue-continuo-para-modelos-de-datos-en-r-utilizando-github-y-quarto" class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-implementar-un-flujo-de-trabajo-de-despliegue-continuo-para-modelos-de-datos-en-r-utilizando-github-y-quarto">Aprende cómo implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto</h4>
+</section>
+<section id="about-the-course-6" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-6">About the course</h3>
+<p><strong>Date</strong>: November 18, 2024, 06:00 PM - 08:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidad</strong>: Online</p>
+<p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747">https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747</a></p>
+<p><strong>Language:</strong> Spanish</p>
+<p>Este taller tiene como objetivo enseñar a los participantes a implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto. Al final de la sesión, los asistentes serán capaces de:</p>
+<p>Configurar un entorno de R en GitHub Actions para automatizar la ejecución de scripts. Instalar y gestionar dependencias de R de manera eficiente. Generar y renderizar informes en Quarto, facilitando la presentación de resultados. Integrar buenas prácticas de DevOps en sus flujos de trabajo para mejorar la colaboración y la calidad del código.</p>
+<p>La relevancia de este taller radica en la creciente necesidad de automatización en el análisis de datos y la ciencia de datos. Aprender a utilizar GitHub Actions y Quarto no solo optimiza el trabajo en equipo, sino que también permite a los participantes implementar soluciones robustas y escalables para la evaluación de métricas y el análisis de resultados. Este conocimiento es fundamental para quienes buscan mejorar la reproducibilidad de sus proyectos y la eficiencia de sus procesos de análisis.</p>
+<p>El taller está dirigido a profesionales y estudiantes de áreas como ciencia de datos, estadística, análisis de datos y programación en R. También es relevante para investigadores y desarrolladores interesados en optimizar sus flujos de trabajo mediante la automatización y la implementación de buenas prácticas de DevOps.</p>
+<p>Los participantes deben tener conocimientos básicos de programación en R y familiaridad con Git y GitHub. También es recomendable que tengan conocimientos basicos en generación de documentos en R, ya sea usando Rmarkdown o Quarto.</p>
+</section>
+<section id="requirements-3" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requirements-3">Requirements</h3>
+<p>Para participar de forma óptima en el taller de Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto, los asistentes deben contar con una computadora portátil (Windows, macOS o Linux) y tener instalado el software necesario, que incluye R, RStudio, Git y Quarto. Además, es importante tener acceso a Internet y una cuenta de GitHub previamente creada. Se recomienda asegurarse de tener acceso a los archivos de ejemplo que se utilizarán durante el taller. Aunque no es estrictamente necesario, tener conocimientos básicos de R y Git, así como familiaridad con Markdown, será útil para aprovechar al máximo la experiencia.</p>
+</section>
+<section id="tutor-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-4">Tutor</h3>
+<p><strong>Sebastián Egaña Santibáñez</strong> es Magíster en Finanzas por la Universidad de Chile, Licenciado en Filosofía por la Universidad Alberto Hurtado y Ingeniero Comercial por la Universidad Santo Tomás, Chile.</p>
+<p>Es un profesional destacado en Ciencia de Datos, con una sólida trayectoria como docente universitario y experiencia en asesoría especializada. Ha contribuido significativamente a la formación académica y a la aplicación práctica del análisis de datos, ofreciendo soluciones innovadoras y estratégicas en diversos contextos.</p>
+</section>
+</section>
+<section id="desarrollo-de-paquetes-en-r-desde-la-idea-hasta-la-implementación" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="desarrollo-de-paquetes-en-r-desde-la-idea-hasta-la-implementación">Desarrollo de Paquetes en R: Desde la Idea hasta la Implementación</h2>
+<section id="aprende-cómo-desarrollar-paquetes-de-r-como-implementarlos-y-distribuirlos." class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-desarrollar-paquetes-de-r-como-implementarlos-y-distribuirlos.">Aprende cómo desarrollar paquetes de R, como implementarlos y distribuirlos.</h4>
+</section>
+<section id="about-the-course-7" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-7">About the course</h3>
+<p><strong>Date</strong>: November 19, 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidad</strong>: Online</p>
+<p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747">https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747</a></p>
+<p><strong>Language:</strong> Spanish</p>
+<p>Este taller ofrece una guía integral sobre el desarrollo de paquetes en R, cubriendo todo el proceso, desde la concepción de la idea hasta la implementación técnica y la distribución en plataformas como CRAN.</p>
+<p>El objetivo es brindar a los asistentes una comprensión clara y práctica de cómo crear un paquete en R que cumpla con los estándares de calidad y pueda ser utilizado por la comunidad científica y de desarrollo.</p>
+<p>A lo largo de la presentación, exploraremos las mejores prácticas para el diseño, documentación, pruebas, y publicación de paquetes. Se proporcionarán ejemplos y demostraciones en vivo para que los asistentes puedan adquirir habilidades prácticas aplicables en sus propios proyectos.</p>
+<p>El tutorial esta enfocado en usuario de R, desarrolladores de R, investigadores, científicos de datos y profesionales de otras disciplinas que pueden tomar su conocimiento, experiencias y datos y convertirlos en un paquete de R para su publicación en el CRAN.</p>
+</section>
+<section id="requirements-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requirements-4">Requirements</h3>
+<p>PC o Laptop con R, RStudio y RTools (windows) instalados, paquetes: devtools, available, usethis, testthat.</p>
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+<section id="tutor-5" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-5">Tutor</h3>
+<p><strong>Renzo Cáceres Rossi</strong>, es un especialista en el lenguaje de programación R, ya ha participado en el Latin R 2022 con la ponencia Introducción a RMarkdown, ha dictado tutoriales, conferencias en diversas universidades en Latinoamérica a través del IEEE.</p>
+<p>Es creador de contenido sobre ciencia de datos a través de su canal de YouTube <a href="https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi" class="uri">https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi</a></p>
 
 
 </section>
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 <h2 data-anchor-id="novedades-español">Novedades (Español)</h2>
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     "title": "Workshops",
     "section": "Tutorial: Working with larger than memory data in R with Arrow and DuckDB",
-    "text": "Tutorial: Working with larger than memory data in R with Arrow and DuckDB\n\nLearn to analyze large datasets with Arrow, DuckDB & Duckplyr in R.Speed up workflows on your laptop using tidyverse-style data manipulation\n\n\nSobre el curso\nDate November 19, 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)\nMode: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457\nLanguage: English\nWhile datasets are growing larger, recent advances in technologies such as Apache Arrow and DuckDB are making the analysis of datasets that used to require complex infrastructure accessible to anyone.\nUsing the {arrow}, {duckdb}, and {duckplyr} packages opens up the door to analyzing gigabytes of data in seconds using the same interface as with the {tidyverse}. By learning just a few concepts, R users can enjoy working easily with larger-than-memory datasets directly from their everyday computer. In this tutorial, will analyze real data to explore formats used to store these large datasets on disks, how Arrow and DuckDB can be leveraged to analyze data, and how these tools integrate with the {tidyverse} interface.\nAfter attending this tutorial, learners will: - Understand when using Arrow or DuckDB can help speed up a data analysis - Describe how Arrow and DuckDB can work with datasets that are larger than memory - Recognize the type of data manipulations that benefit the most from leveraging tools like Arrow and DuckDB - Decide which package ({arrow}, {duckdb}, or {duckplyr}) is best suited for their data analysis - Develop their own data analysis using Arrow or DuckDB\nThis tutorial is aimed at everyone who needs to analyze datasets that are larger than the memory they have available on their everyday computer or who is interested in learning how to speed up the analysis of large datasets. Participants who don’t have access to HPC will particularly benefit from this tutorial as the tools used can easily be installed on a regular laptop and provide good performance.\n\n\nRequirements.\nParticipants should already be familiar with data manipulation with the {tidyverse} (knowing how to use the 5 most common {dplyr} verbs for data analysis: mutate(), select(), filter(), summarize(), arrange() combined with group_by()).\nSoftware: R &gt;= 4.1.0 packages: arrow, duckdb, duckplyr, tidyverse, tictoc.\n\n\nTutor\nFrançois Michonneau is an educator who loves to work with data and putting R in production. He has been using R for over 20 years and maintains several packages on CRAN. After being part of the leadership at The Carpentries for 5 years, he worked at Voltron Data for a couple of years. He’s currently looking for his next role."
+    "text": "Tutorial: Working with larger than memory data in R with Arrow and DuckDB\n\nLearn to analyze large datasets with Arrow, DuckDB & Duckplyr in R.Speed up workflows on your laptop using tidyverse-style data manipulation\n\n\nAbout the course\nDate November 19, 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)\nMode: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457\nLanguage: English\nWhile datasets are growing larger, recent advances in technologies such as Apache Arrow and DuckDB are making the analysis of datasets that used to require complex infrastructure accessible to anyone.\nUsing the {arrow}, {duckdb}, and {duckplyr} packages opens up the door to analyzing gigabytes of data in seconds using the same interface as with the {tidyverse}. By learning just a few concepts, R users can enjoy working easily with larger-than-memory datasets directly from their everyday computer. In this tutorial, will analyze real data to explore formats used to store these large datasets on disks, how Arrow and DuckDB can be leveraged to analyze data, and how these tools integrate with the {tidyverse} interface.\nAfter attending this tutorial, learners will: - Understand when using Arrow or DuckDB can help speed up a data analysis - Describe how Arrow and DuckDB can work with datasets that are larger than memory - Recognize the type of data manipulations that benefit the most from leveraging tools like Arrow and DuckDB - Decide which package ({arrow}, {duckdb}, or {duckplyr}) is best suited for their data analysis - Develop their own data analysis using Arrow or DuckDB\nThis tutorial is aimed at everyone who needs to analyze datasets that are larger than the memory they have available on their everyday computer or who is interested in learning how to speed up the analysis of large datasets. Participants who don’t have access to HPC will particularly benefit from this tutorial as the tools used can easily be installed on a regular laptop and provide good performance.\n\n\nRequirements.\nParticipants should already be familiar with data manipulation with the {tidyverse} (knowing how to use the 5 most common {dplyr} verbs for data analysis: mutate(), select(), filter(), summarize(), arrange() combined with group_by()).\nSoftware: R &gt;= 4.1.0 packages: arrow, duckdb, duckplyr, tidyverse, tictoc.\n\n\nTutor\nFrançois Michonneau is an educator who loves to work with data and putting R in production. He has been using R for over 20 years and maintains several packages on CRAN. After being part of the leadership at The Carpentries for 5 years, he worked at Voltron Data for a couple of years. He’s currently looking for his next role."
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   {
     "objectID": "cronograma/tutoriales/workshops.html#tutorial-take-your-graphs-with-ggplot2-to-the-next-level",
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     "href": "cronograma/tutoriales/workshops.html#ecological-niche-and-potential-species-distribution-tutorial-with-r",
     "title": "Workshops",
     "section": "Ecological Niche and Potential Species Distribution Tutorial with R",
-    "text": "Ecological Niche and Potential Species Distribution Tutorial with R\n\nThe tutorial will cover the basic theory of ecological niche and potential species distribution modeling and its main methodologies.\n\n\nAbout the course\n**Closes November 19, 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)\nModality: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127\nLanguage: English\nThe tutorial will cover the basic theory of ecological niche modeling (ENM) and species distribution potential (SDM) and their main methodologies. By the end of the predominantly practical course, participants will have the ability to run the models and understand their results, as well as choose and apply the correct methodology depending on the purpose of their type of study and data. The tutorial will be mainly practical, with some theoretical moments. All modeling processes, calculations, graphs and maps will be carried out with R. Participants will learn to use Maxent modeling algorithm, through the {flexsdm} package to develop the models and the {tmap} package will be used to generate maps.\n\n\nObjectives:\n\nto present the theoretical bases of the models that can be used;\ndiscuss the advantages and limitations of the models in the context of different applications;\nto introduce the ways of correctly conducting an ecological niche or species distribution modeling study for various purposes;\nInitiate the use of geographic distribution modeling of species using R;\n\nStudents, researchers and professionals at any stage of their career with an interest in developing and applying species distribution and/or ecological niche models in a reproducible and automated way. Participants should be used to working with computers, have a good internet connection and preferably a webcam, as the live online sessions are intended to be highly interactive. Previous basic experience with R is strongly desirable, although not strictly mandatory. All R scripts will be provided and explained in detail.\n\n\nRequirements\n\nLatest version of R and RStudio and packages that will be sent by email. 32MB RAM desirable, but it is possible to run the script with 16MB.\n\n\n\nTutor\n**George Amaro is a researcher at the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), in the area of economics and modeling, and is a leader and member of invasive species distribution modeling projects, a reviewer for international journals on the subject, with extensive experience in R and having participated as an author and co-author of several works related to SDM/ENM."
+    "text": "Ecological Niche and Potential Species Distribution Tutorial with R\n\nThe tutorial will cover the basic theory of ecological niche and potential species distribution modeling and its main methodologies.\n\n\nAbout the course\nDate: November 19, 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)\nModality: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127\nLanguage: English\nThe tutorial will cover the basic theory of ecological niche modeling (ENM) and species distribution potential (SDM) and their main methodologies. By the end of the predominantly practical course, participants will have the ability to run the models and understand their results, as well as choose and apply the correct methodology depending on the purpose of their type of study and data. The tutorial will be mainly practical, with some theoretical moments. All modeling processes, calculations, graphs and maps will be carried out with R. Participants will learn to use Maxent modeling algorithm, through the {flexsdm} package to develop the models and the {tmap} package will be used to generate maps.\n\n\nObjectives:\n\nto present the theoretical bases of the models that can be used;\ndiscuss the advantages and limitations of the models in the context of different applications;\nto introduce the ways of correctly conducting an ecological niche or species distribution modeling study for various purposes;\nInitiate the use of geographic distribution modeling of species using R;\n\nStudents, researchers and professionals at any stage of their career with an interest in developing and applying species distribution and/or ecological niche models in a reproducible and automated way. Participants should be used to working with computers, have a good internet connection and preferably a webcam, as the live online sessions are intended to be highly interactive. Previous basic experience with R is strongly desirable, although not strictly mandatory. All R scripts will be provided and explained in detail.\n\n\nRequirements\n\nLatest version of R and RStudio and packages that will be sent by email. 32MB RAM desirable, but it is possible to run the script with 16MB.\n\n\n\nTutor\nGeorge Amaro is a researcher at the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), in the area of economics and modeling, and is a leader and member of invasive species distribution modeling projects, a reviewer for international journals on the subject, with extensive experience in R and having participated as an author and co-author of several works related to SDM/ENM."
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+    "section": "Optimizando Shiny: Consejos y Trucos de Rendimiento",
+    "text": "Optimizando Shiny: Consejos y Trucos de Rendimiento\n\nAprende cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny de la mano de expertos de Appsilon.\n\n\nAbout the course\nDate November 18, 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)\nModalidad: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967\nLanguage: Spanish\nEn este workshop, exploraremos cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny, desde mejorar la velocidad de respuesta hasta la escalabilidad.\nA través de ejemplos prácticos y técnicas avanzadas, identificaremos los cuellos de botella más comunes, para minimizar tiempos de carga y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.\nTambién abordaremos las mejores prácticas para optimizar tanto el código como la estructura de la aplicación, incluyendo el uso adecuado de reactividad, carga de datos, y comunicación con el navegador.\nAl finalizar el taller, tendrás las herramientas necesarias para transformar tus aplicaciones Shiny, haciéndolas más rápidas, ligeras y listas para brindar una mejor experiencia de usuario.\nEste taller está dirigido a desarrolladores y analistas que buscan mejorar el rendimiento de sus aplicaciones Shiny, con un enfoque práctico y orientado a resultados.\n\n\nRequirements\nR 4.1.0 o mayor, RStudio instalado. 8GB RAM (deseable), internet estable (deseable). Git instalado (deseable). Alternativamente, tener una cuenta en posit.cloud.\n\n\nTutor\nSamuel Calderon actualmente trabaja como R shiny developer en Appsilon. Previamente, su desempeño profesional ha sido en el sector público peruano, participando en iniciativas de recojo, análisis y sistematización de información con miras a mejorar la calidad de los servicios brindados a la ciudadanía en temas de lucha contra el tráfico ilícito de drogas, mejora de la calidad de la educación superior universitaria, lucha contra la corrupción y medición de la pobreza monetaria.\nLinkedin: https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/"
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+    "section": "Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto: Implementando Buenas Prácticas",
+    "text": "Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto: Implementando Buenas Prácticas\n\nAprende cómo implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto\n\n\nAbout the course\nDate: November 18, 2024, 06:00 PM - 08:00 PM (GMT-3)\nModalidad: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747\nLanguage: Spanish\nEste taller tiene como objetivo enseñar a los participantes a implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto. Al final de la sesión, los asistentes serán capaces de:\nConfigurar un entorno de R en GitHub Actions para automatizar la ejecución de scripts. Instalar y gestionar dependencias de R de manera eficiente. Generar y renderizar informes en Quarto, facilitando la presentación de resultados. Integrar buenas prácticas de DevOps en sus flujos de trabajo para mejorar la colaboración y la calidad del código.\nLa relevancia de este taller radica en la creciente necesidad de automatización en el análisis de datos y la ciencia de datos. Aprender a utilizar GitHub Actions y Quarto no solo optimiza el trabajo en equipo, sino que también permite a los participantes implementar soluciones robustas y escalables para la evaluación de métricas y el análisis de resultados. Este conocimiento es fundamental para quienes buscan mejorar la reproducibilidad de sus proyectos y la eficiencia de sus procesos de análisis.\nEl taller está dirigido a profesionales y estudiantes de áreas como ciencia de datos, estadística, análisis de datos y programación en R. También es relevante para investigadores y desarrolladores interesados en optimizar sus flujos de trabajo mediante la automatización y la implementación de buenas prácticas de DevOps.\nLos participantes deben tener conocimientos básicos de programación en R y familiaridad con Git y GitHub. También es recomendable que tengan conocimientos basicos en generación de documentos en R, ya sea usando Rmarkdown o Quarto.\n\n\nRequirements\nPara participar de forma óptima en el taller de Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto, los asistentes deben contar con una computadora portátil (Windows, macOS o Linux) y tener instalado el software necesario, que incluye R, RStudio, Git y Quarto. Además, es importante tener acceso a Internet y una cuenta de GitHub previamente creada. Se recomienda asegurarse de tener acceso a los archivos de ejemplo que se utilizarán durante el taller. Aunque no es estrictamente necesario, tener conocimientos básicos de R y Git, así como familiaridad con Markdown, será útil para aprovechar al máximo la experiencia.\n\n\nTutor\nSebastián Egaña Santibáñez es Magíster en Finanzas por la Universidad de Chile, Licenciado en Filosofía por la Universidad Alberto Hurtado y Ingeniero Comercial por la Universidad Santo Tomás, Chile.\nEs un profesional destacado en Ciencia de Datos, con una sólida trayectoria como docente universitario y experiencia en asesoría especializada. Ha contribuido significativamente a la formación académica y a la aplicación práctica del análisis de datos, ofreciendo soluciones innovadoras y estratégicas en diversos contextos."
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+    "section": "Desarrollo de Paquetes en R: Desde la Idea hasta la Implementación",
+    "text": "Desarrollo de Paquetes en R: Desde la Idea hasta la Implementación\n\nAprende cómo desarrollar paquetes de R, como implementarlos y distribuirlos.\n\n\nAbout the course\nDate: November 19, 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)\nModalidad: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747\nLanguage: Spanish\nEste taller ofrece una guía integral sobre el desarrollo de paquetes en R, cubriendo todo el proceso, desde la concepción de la idea hasta la implementación técnica y la distribución en plataformas como CRAN.\nEl objetivo es brindar a los asistentes una comprensión clara y práctica de cómo crear un paquete en R que cumpla con los estándares de calidad y pueda ser utilizado por la comunidad científica y de desarrollo.\nA lo largo de la presentación, exploraremos las mejores prácticas para el diseño, documentación, pruebas, y publicación de paquetes. Se proporcionarán ejemplos y demostraciones en vivo para que los asistentes puedan adquirir habilidades prácticas aplicables en sus propios proyectos.\nEl tutorial esta enfocado en usuario de R, desarrolladores de R, investigadores, científicos de datos y profesionales de otras disciplinas que pueden tomar su conocimiento, experiencias y datos y convertirlos en un paquete de R para su publicación en el CRAN.\n\n\nRequirements\nPC o Laptop con R, RStudio y RTools (windows) instalados, paquetes: devtools, available, usethis, testthat.\n\n\nTutor\nRenzo Cáceres Rossi, es un especialista en el lenguaje de programación R, ya ha participado en el Latin R 2022 con la ponencia Introducción a RMarkdown, ha dictado tutoriales, conferencias en diversas universidades en Latinoamérica a través del IEEE.\nEs creador de contenido sobre ciencia de datos a través de su canal de YouTube https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi"
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     "section": "Tutorial: Trabalhando com dados maiores que a memória em R com Arrow e DuckDB",
-    "text": "Tutorial: Trabalhando com dados maiores que a memória em R com Arrow e DuckDB\n\nAprenda a analisar grandes conjuntos de dados com Arrow, DuckDB e Duckplyr em R. Acelere os fluxos de trabalho em seu laptop usando a manipulação de dados no estilo tidyverse\n\n\nSobre o curso\nFecha 19 de Noviembre de 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)\nModalidade: Online\nInscrição: https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457\nIdiomas: inglês\nEnquanto os conjuntos de dados estão a aumentar, os recentes avanços em tecnologias como o Apache Arrow e o DuckDB estão a tornar acessível a qualquer pessoa a análise de conjuntos de dados que costumavam exigir infra-estruturas complexas.\nUsar os pacotes {arrow}, {duckdb} e {duckplyr} abre a porta para analisar gigabytes de dados em segundos usando a mesma interface do {tidyverse}. Aprendendo apenas alguns conceitos, os utilizadores do R podem trabalhar facilmente com conjuntos de dados maiores do que a memória diretamente a partir do seu computador. Neste tutorial, serão analisados dados reais para explorar os formatos usados para armazenar esses grandes conjuntos de dados em discos, como o Arrow e o DuckDB podem ser aproveitados para analisar dados e como essas ferramentas se integram à interface {tidyverse}.\nDepois de assistir a este tutorial, os alunos irão: - Entender quando o uso do Arrow ou do DuckDB pode ajudar a acelerar uma análise de dados - Descrever como o Arrow e o DuckDB podem trabalhar com conjuntos de dados que são maiores do que a memória - Reconhecer o tipo de manipulação de dados que mais se beneficia do uso de ferramentas como o Arrow e o DuckDB - Decidir qual pacote ({arrow}, {duckdb} ou {duckplyr}) é mais adequado para sua análise de dados - Desenvolver sua própria análise de dados usando o Arrow ou o DuckDB\nEste tutorial destina-se a todos os que precisam de analisar conjuntos de dados maiores do que a memória que têm disponível no seu computador quotidiano ou que estão interessados em aprender a acelerar a análise de grandes conjuntos de dados. Os participantes que não têm acesso a HPC beneficiarão particularmente deste tutorial, uma vez que as ferramentas utilizadas podem ser facilmente instaladas num computador portátil normal e proporcionam um bom desempenho.\n\n\nRequisitos\nOs participantes já devem estar familiarizados com a manipulação de dados com o {tidyverse} (saber como usar os 5 verbos mais comuns do {dplyr} para análise de dados: mutate(), select(), filter(), summarize(), arrange() combinado com group_by()).\nSoftware: R &gt;= 4.1.0 pacotes: arrow, duckdb, duckplyr, tidyverse, tictoc.\n\n\nTutor\nFrançois Michonneau é um educador que adora trabalhar com dados e colocar o R em produção. Ele usa o R há mais de 20 anos e mantém vários pacotes no CRAN. Depois de fazer parte da liderança da The Carpentries durante 5 anos, trabalhou na Voltron Data durante alguns anos. Atualmente, está à procura da sua próxima função."
+    "text": "Tutorial: Trabalhando com dados maiores que a memória em R com Arrow e DuckDB\n\nAprenda a analisar grandes conjuntos de dados com Arrow, DuckDB e Duckplyr em R. Acelere os fluxos de trabalho em seu laptop usando a manipulação de dados no estilo tidyverse\n\n\nSobre o curso\nData 19 de Noviembre de 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)\nModalidade: Online\nInscrição: https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457\nIdiomas: inglês\nEnquanto os conjuntos de dados estão a aumentar, os recentes avanços em tecnologias como o Apache Arrow e o DuckDB estão a tornar acessível a qualquer pessoa a análise de conjuntos de dados que costumavam exigir infra-estruturas complexas.\nUsar os pacotes {arrow}, {duckdb} e {duckplyr} abre a porta para analisar gigabytes de dados em segundos usando a mesma interface do {tidyverse}. Aprendendo apenas alguns conceitos, os utilizadores do R podem trabalhar facilmente com conjuntos de dados maiores do que a memória diretamente a partir do seu computador. Neste tutorial, serão analisados dados reais para explorar os formatos usados para armazenar esses grandes conjuntos de dados em discos, como o Arrow e o DuckDB podem ser aproveitados para analisar dados e como essas ferramentas se integram à interface {tidyverse}.\nDepois de assistir a este tutorial, os alunos irão: - Entender quando o uso do Arrow ou do DuckDB pode ajudar a acelerar uma análise de dados - Descrever como o Arrow e o DuckDB podem trabalhar com conjuntos de dados que são maiores do que a memória - Reconhecer o tipo de manipulação de dados que mais se beneficia do uso de ferramentas como o Arrow e o DuckDB - Decidir qual pacote ({arrow}, {duckdb} ou {duckplyr}) é mais adequado para sua análise de dados - Desenvolver sua própria análise de dados usando o Arrow ou o DuckDB\nEste tutorial destina-se a todos os que precisam de analisar conjuntos de dados maiores do que a memória que têm disponível no seu computador quotidiano ou que estão interessados em aprender a acelerar a análise de grandes conjuntos de dados. Os participantes que não têm acesso a HPC beneficiarão particularmente deste tutorial, uma vez que as ferramentas utilizadas podem ser facilmente instaladas num computador portátil normal e proporcionam um bom desempenho.\n\n\nRequisitos\nOs participantes já devem estar familiarizados com a manipulação de dados com o {tidyverse} (saber como usar os 5 verbos mais comuns do {dplyr} para análise de dados: mutate(), select(), filter(), summarize(), arrange() combinado com group_by()).\nSoftware: R &gt;= 4.1.0 pacotes: arrow, duckdb, duckplyr, tidyverse, tictoc.\n\n\nTutor\nFrançois Michonneau é um educador que adora trabalhar com dados e colocar o R em produção. Ele usa o R há mais de 20 anos e mantém vários pacotes no CRAN. Depois de fazer parte da liderança da The Carpentries durante 5 anos, trabalhou na Voltron Data durante alguns anos. Atualmente, está à procura da sua próxima função."
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     "title": "Workshops",
     "section": "Tutorial de Nicho Ecológico e de Distribuição Potencial de Espécies com R",
-    "text": "Tutorial de Nicho Ecológico e de Distribuição Potencial de Espécies com R\n\nO tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico e distribuição potencial de espécies e suas principais metodologias.\n\n\nSobre el curso\nData 19 de Noviembre de 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)\nModo: Online\nInscrição: https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127\nIdioma: Portuguese\nO tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico (ENM) e distribuição potencial de espécies (SDM) e suas principais metodologias. Ao final do curso, predominantemente prático, os participantes terão a capacidade de executar os modelos e entender seus resultados, bem como escolher e aplicar a metodologia correta dependendo do objetivo do seu tipo de estudo e dados. O tutorial será principalmente prático, com alguns momentos teóricos. Todos os processos de modelagem, cálculos, gráficos e mapas serão realizados com R. Os participantes aprenderão a usar algoritmo de modelagem Maxent, através do pacote {flexsdm} para desenvolvimento dos modelos e será utilizado o pacote {tmap} para geração de mapas.\n\n\nObjetivos:\n\napresentar as bases teóricas dos modelos que podem ser utilizados;\ndiscutir as vantagens e limitações dos modelos no contexto de diferentes aplicações;\nintroduzir as formas de conduzir corretamente um estudo de modelagem de nicho ecológico ou distribuição de espécies para diversas finalidades;\nIniciar a utilização de modelagem de distribuição geográfica de espécies utilizando R;\n\nEstudantes, pesquisadores e profissionais em qualquer estágio da carreira com interesse em desenvolver e aplicar modelos de distribuição de espécies e/ou nicho ecológico de forma reprodutível e automatizada. Os participantes devem estar acostumados a trabalhar com computadores, ter uma boa conexão de internet e, de preferência, uma webcam, pois as sessões on-line ao vivo pretendem ser altamente interativas. Experiência básica anterior com R é fortemente desejável, embora não seja estritamente obrigatória. Todos os scripts R serão fornecidos e explicados em detalhes.\n\n\nRequisitos\n\nÚltima versão do R e RStudio e pacotes que serão enviados por e-mail. Desejável 32MB RAM, mas é possível executar o script com 16MB.\n\n\n\nTutor\nGeorge Amaro, é pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), na área de economia e modelagem, sendo líder e membro de projetos de modelagem de distribuição de espécies invasoras, revisor de periódicos internacionais sobre o tema, tendo vasta experiência em R e tendo participado como autor e co-autor de vários trabalhos relacionados a SDM/ENM."
+    "text": "Tutorial de Nicho Ecológico e de Distribuição Potencial de Espécies com R\n\nO tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico e distribuição potencial de espécies e suas principais metodologias.\n\n\nSobre o curso\nData 19 de Noviembre de 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)\nModo: Online\nInscrição: https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127\nIdioma: Português\nO tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico (ENM) e distribuição potencial de espécies (SDM) e suas principais metodologias. Ao final do curso, predominantemente prático, os participantes terão a capacidade de executar os modelos e entender seus resultados, bem como escolher e aplicar a metodologia correta dependendo do objetivo do seu tipo de estudo e dados. O tutorial será principalmente prático, com alguns momentos teóricos. Todos os processos de modelagem, cálculos, gráficos e mapas serão realizados com R. Os participantes aprenderão a usar algoritmo de modelagem Maxent, através do pacote {flexsdm} para desenvolvimento dos modelos e será utilizado o pacote {tmap} para geração de mapas.\n\n\nObjetivos:\n\napresentar as bases teóricas dos modelos que podem ser utilizados;\ndiscutir as vantagens e limitações dos modelos no contexto de diferentes aplicações;\nintroduzir as formas de conduzir corretamente um estudo de modelagem de nicho ecológico ou distribuição de espécies para diversas finalidades;\nIniciar a utilização de modelagem de distribuição geográfica de espécies utilizando R;\n\nEstudantes, pesquisadores e profissionais em qualquer estágio da carreira com interesse em desenvolver e aplicar modelos de distribuição de espécies e/ou nicho ecológico de forma reprodutível e automatizada. Os participantes devem estar acostumados a trabalhar com computadores, ter uma boa conexão de internet e, de preferência, uma webcam, pois as sessões on-line ao vivo pretendem ser altamente interativas. Experiência básica anterior com R é fortemente desejável, embora não seja estritamente obrigatória. Todos os scripts R serão fornecidos e explicados em detalhes.\n\n\nRequisitos\n\nÚltima versão do R e RStudio e pacotes que serão enviados por e-mail. Desejável 32MB RAM, mas é possível executar o script com 16MB.\n\n\n\nTutor\nGeorge Amaro, é pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), na área de economia e modelagem, sendo líder e membro de projetos de modelagem de distribuição de espécies invasoras, revisor de periódicos internacionais sobre o tema, tendo vasta experiência em R e tendo participado como autor e co-autor de vários trabalhos relacionados a SDM/ENM."
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+    "text": "Desarrollo de Paquetes en R: Desde la Idea hasta la Implementación\n\nAprende cómo desarrollar paquetes de R, como implementarlos y distribuirlos.\n\n\nSobre o curso\nData 19 de noviembre de 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)\nModalidade: Online\nInscrição: https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747\nIdioma: Espanhol\nEste taller ofrece una guía integral sobre el desarrollo de paquetes en R, cubriendo todo el proceso, desde la concepción de la idea hasta la implementación técnica y la distribución en plataformas como CRAN.\nEl objetivo es brindar a los asistentes una comprensión clara y práctica de cómo crear un paquete en R que cumpla con los estándares de calidad y pueda ser utilizado por la comunidad científica y de desarrollo.\nA lo largo de la presentación, exploraremos las mejores prácticas para el diseño, documentación, pruebas, y publicación de paquetes. Se proporcionarán ejemplos y demostraciones en vivo para que los asistentes puedan adquirir habilidades prácticas aplicables en sus propios proyectos.\nEl tutorial esta enfocado en usuario de R, desarrolladores de R, investigadores, científicos de datos y profesionales de otras disciplinas que pueden tomar su conocimiento, experiencias y datos y convertirlos en un paquete de R para su publicación en el CRAN.\n\n\nRequisitos\nPC o Laptop con R, RStudio y RTools (windows) instalados, paquetes: devtools, available, usethis, testthat.\n\n\nTutor\nRenzo Cáceres Rossi, es un especialista en el lenguaje de programación R, ya ha participado en el Latin R 2022 con la ponencia Introducción a RMarkdown, ha dictado tutoriales, conferencias en diversas universidades en Latinoamérica a través del IEEE.\nEs creador de contenido sobre ciencia de datos a través de su canal de YouTube https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi"
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 <a href="../../blog/en/2023-06-08-inscriptionen.html" class="no-external">Registration</a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="5" data-listing-date-sort="1686182400000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="2" data-listing-word-count-sort="319">
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 <a href="../../blog/en/2020-10-26-reprohack-en.html" class="no-external">ReproHack in LatinR 2020</a>
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 <a href="../../blog/en/2020-07-08-communities.html" class="no-external">Latin American communities and organizations: useR!2020 video</a>
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 <a href="../../blog/en/2020-05-14-virtual-en.html" class="no-external">LatinR 2020 will be a virtual event!</a>
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 <a href="../../blog/en/2020-03-03-latinr-package.html" class="no-external">The latinr package lets you create and submit presentations to LatinR</a>
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 <a href="../../blog/en/2020-02-29-birds-of-a-feather.html" class="no-external">Birds of a feather, drawn together</a>
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 <a href="../../blog/en/2020-02-28-other-confs.html" class="no-external">R Conferences in Latin America during 2020</a>
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 <a href="../../blog/en/2018-07-27-coc-slack.html" class="no-external">LatinR Slack - Code of Conduct</a>
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 <a href="../../blog/en/2018-01-18-attibutions.html" class="no-external">Attributions</a>
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+++ b/docs/pt/blog/es/index.html
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 <a href="../../blog/es/2024-08-02-divide-y-venceras-de-polar-al-polarverse.html" class="no-external">Divide y vencerás: de polar al Polarverse</a>
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 <a href="../../blog/es/2024-08-01-inscripcion.html" class="no-external">Inscripción</a>
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 <a href="../../blog/es/2024-07-09-presentacion-trabajos-2024.html" class="no-external">Llamado a Presentación de Trabajos</a>
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 <a href="../../blog/es/2023-06-08-inscripcion.html" class="no-external">Inscripción</a>
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 <a href="../../blog/es/2023-06-08-keynotesES-2023.html" class="no-external">Conferencias</a>
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 <a href="../../blog/es/2023-04-24-presentacion-trabajos-2023.html" class="no-external">Llamado a Presentación de Trabajos</a>
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 <a href="../../blog/es/2022-06-15-presentacion-trabajos-2022.html" class="no-external">Llamado a Presentación de Trabajos</a>
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 <a href="../../blog/es/2021-10-01-xaringantheme-latinR.html" class="no-external">Creando presentaciones con el theme latinR</a>
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 <a href="../../blog/es/2021-04-21-presentacion-trabajos-2021.html" class="no-external">Llamado a Presentación de Trabajos</a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="10" data-listing-date-sort="1603670400000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="2" data-listing-word-count-sort="290">
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 <a href="../../blog/es/2020-10-26-reprohack.html" class="no-external">ReproHack en LatinR 2020</a>
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 <a href="../../blog/es/2020-07-08-comunidades.html" class="no-external">Comunidades de Práctica en América Latina: R y Colegas</a>
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 <a href="../../blog/es/2020-05-14-virtual.html" class="no-external">LatinR 2020 será virtual!</a>
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 <a href="../../blog/es/2020-03-03-paquete-latinr.html" class="no-external">Paquete latinr para crear y enviar trabajos a LatinR</a>
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 <a href="../../blog/es/2020-02-28-otras-conferencias.html" class="no-external">Conferencias de R en Latinoamerica durante el 2020</a>
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/es/2019-12-16-presentacion-trabajos.html" class="no-external">Llamado a Presentación de Trabajos</a>
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/es/2018-07-27-cdc-slack.html" class="no-external">Código de Conducta del Slack LatinR</a>
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/es/2018-01-15-cdc.html" class="no-external">Código de Conducta</a>
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 <a href="../../blog/es/2018-01-18-atribuciones.html" class="no-external">Atribuciones</a>
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index f8c07a19..e16bd1e9 100644
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 <a href="../../blog/pt/2024-08-02-divide-y-venceras-de-polar-al-polarverse.html" class="no-external">Divida e vencerá: de polar ao Polarverse</a>
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 <a href="../../blog/pt/2024-08-01-inscricao.html" class="no-external">Inscrição</a>
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 <a href="../../blog/pt/2024-07-09-apresentacao-trabalhos-2024.html" class="no-external">Chamada de apresentação de trabalhos</a>
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 <a href="../../blog/pt/2023-08-18-bolsas-2023.html" class="no-external">Bolsas de auxílio</a>
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2023-06-08-inscriptionpt.html" class="no-external">Inscrição</a>
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2023-06-08-keynotespt-2023.html" class="no-external">Conferências</a>
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2023-04-24-submissao-de-trabalhos-2023.html" class="no-external">Chamada para submissão de trabalhos e tutoriais</a>
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 </a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="7" data-listing-date-sort="1655251200000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="6" data-listing-word-count-sort="1091">
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2022-06-15-submissao-de-trabalhos-2022.html" class="no-external">Chamada para submissão de trabalhos e tutoriais</a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="8" data-listing-date-sort="1583193600000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="3" data-listing-word-count-sort="472">
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 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2020-03-03-pacote-latinr.html" class="no-external">Pacote latinr para criar e enviar trabalhos para LatinR</a>
@@ -448,7 +448,7 @@ <h3 class="no-anchor listing-title">
 </a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="9" data-listing-date-sort="1582848000000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="1" data-listing-word-count-sort="77">
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 <div class="body">
 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2020-02-28-otras-conferencias-pt.html" class="no-external">Conferências de R na América Latina durante 2020</a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="10" data-listing-date-sort="1578873600000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="4" data-listing-word-count-sort="759">
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 <div class="body">
 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2020-01-13-chamada-trabalhos.html" class="no-external">Chamada de Trabalhos</a>
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 </a>
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-<div class="quarto-post image-right" data-index="11" data-listing-date-sort="1515974400000" data-listing-file-modified-sort="1730264034319" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="2" data-listing-word-count-sort="345">
+<div class="quarto-post image-right" data-index="11" data-listing-date-sort="1515974400000" data-listing-file-modified-sort="1730264459296" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="2" data-listing-word-count-sort="345">
 <div class="body">
 <h3 class="no-anchor listing-title">
 <a href="../../blog/pt/2018-01-15-cdc-pt.html" class="no-external">Código de conduta</a>
diff --git a/docs/pt/cronograma/tutoriales/workshops-pt.html b/docs/pt/cronograma/tutoriales/workshops-pt.html
index 34f050c5..94c03fa5 100644
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@@ -285,7 +285,7 @@ <h4 class="anchored" data-anchor-id="aprenda-a-analisar-grandes-conjuntos-de-dad
 </section>
 <section id="sobre-o-curso-2" class="level3">
 <h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-o-curso-2">Sobre o curso</h3>
-<p><strong>Fecha</strong> 19 de Noviembre de 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Data</strong> 19 de Noviembre de 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)</p>
 <p><strong>Modalidade</strong>: Online</p>
 <p><strong>Inscrição</strong>: <a href="https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457">https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457</a></p>
 <p><strong>Idiomas</strong>: inglês</p>
@@ -342,12 +342,12 @@ <h2 class="anchored" data-anchor-id="tutorial-de-nicho-ecológico-e-de-distribui
 <section id="o-tutorial-cobrirá-a-teoria-básica-da-modelagem-de-nicho-ecológico-e-distribuição-potencial-de-espécies-e-suas-principais-metodologias." class="level4">
 <h4 class="anchored" data-anchor-id="o-tutorial-cobrirá-a-teoria-básica-da-modelagem-de-nicho-ecológico-e-distribuição-potencial-de-espécies-e-suas-principais-metodologias.">O tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico e distribuição potencial de espécies e suas principais metodologias.</h4>
 </section>
-<section id="sobre-el-curso" class="level3">
-<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-el-curso">Sobre el curso</h3>
+<section id="sobre-o-curso-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-o-curso-4">Sobre o curso</h3>
 <p><strong>Data</strong> 19 de Noviembre de 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)</p>
 <p><strong>Modo</strong>: Online</p>
 <p><strong>Inscrição</strong>: <a href="https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127">https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127</a></p>
-<p><strong>Idioma</strong>: Portuguese</p>
+<p><strong>Idioma</strong>: Português</p>
 <p>O tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico (ENM) e distribuição potencial de espécies (SDM) e suas principais metodologias. Ao final do curso, predominantemente prático, os participantes terão a capacidade de executar os modelos e entender seus resultados, bem como escolher e aplicar a metodologia correta dependendo do objetivo do seu tipo de estudo e dados. O tutorial será principalmente prático, com alguns momentos teóricos. Todos os processos de modelagem, cálculos, gráficos e mapas serão realizados com R. Os participantes aprenderão a usar algoritmo de modelagem Maxent, através do pacote {flexsdm} para desenvolvimento dos modelos e será utilizado o pacote {tmap} para geração de mapas.</p>
 </section>
 <section id="objetivos" class="level3">
@@ -369,6 +369,86 @@ <h3 class="anchored" data-anchor-id="requisitos-3">Requisitos</h3>
 <section id="tutor-2" class="level3">
 <h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-2">Tutor</h3>
 <p><strong>George Amaro</strong>, é pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), na área de economia e modelagem, sendo líder e membro de projetos de modelagem de distribuição de espécies invasoras, revisor de periódicos internacionais sobre o tema, tendo vasta experiência em R e tendo participado como autor e co-autor de vários trabalhos relacionados a SDM/ENM.</p>
+</section>
+</section>
+<section id="optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento">Optimizando Shiny: Consejos y Trucos de Rendimiento</h2>
+<section id="aprende-cómo-optimizar-el-rendimiento-de-aplicaciones-desarrolladas-con-r-shiny-de-la-mano-de-expertos-de-appsilon." class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-optimizar-el-rendimiento-de-aplicaciones-desarrolladas-con-r-shiny-de-la-mano-de-expertos-de-appsilon.">Aprende cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny de la mano de expertos de Appsilon.</h4>
+</section>
+<section id="sobre-o-curso-5" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-o-curso-5">Sobre o curso</h3>
+<p><strong>Data</strong> 18 de noviembre de 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidade</strong>: Online</p>
+<p><strong>Inscrição</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967">https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967</a></p>
+<p><strong>Idioma:</strong> Espanhol</p>
+<p>En este workshop, exploraremos cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny, desde mejorar la velocidad de respuesta hasta la escalabilidad.</p>
+<p>A través de ejemplos prácticos y técnicas avanzadas, identificaremos los cuellos de botella más comunes, para minimizar tiempos de carga y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.</p>
+<p>También abordaremos las mejores prácticas para optimizar tanto el código como la estructura de la aplicación, incluyendo el uso adecuado de reactividad, carga de datos, y comunicación con el navegador.</p>
+<p>Al finalizar el taller, tendrás las herramientas necesarias para transformar tus aplicaciones Shiny, haciéndolas más rápidas, ligeras y listas para brindar una mejor experiencia de usuario.</p>
+<p>Este taller está dirigido a desarrolladores y analistas que buscan mejorar el rendimiento de sus aplicaciones Shiny, con un enfoque práctico y orientado a resultados.</p>
+</section>
+<section id="requisitos-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requisitos-4">Requisitos</h3>
+<p>R 4.1.0 o mayor, RStudio instalado. 8GB RAM (deseable), internet estable (deseable). Git instalado (deseable). Alternativamente, tener una cuenta en posit.cloud.</p>
+</section>
+<section id="tutor-3" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-3">Tutor</h3>
+<p><strong>Samuel Calderon</strong> actualmente trabaja como R shiny developer en Appsilon. Previamente, su desempeño profesional ha sido en el sector público peruano, participando en iniciativas de recojo, análisis y sistematización de información con miras a mejorar la calidad de los servicios brindados a la ciudadanía en temas de lucha contra el tráfico ilícito de drogas, mejora de la calidad de la educación superior universitaria, lucha contra la corrupción y medición de la pobreza monetaria.</p>
+<p>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/" class="uri">https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/</a></p>
+</section>
+</section>
+<section id="despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-prácticas" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-prácticas">Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto: Implementando Buenas Prácticas</h2>
+<section id="aprende-cómo-implementar-un-flujo-de-trabajo-de-despliegue-continuo-para-modelos-de-datos-en-r-utilizando-github-y-quarto" class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-implementar-un-flujo-de-trabajo-de-despliegue-continuo-para-modelos-de-datos-en-r-utilizando-github-y-quarto">Aprende cómo implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto</h4>
+</section>
+<section id="sobre-o-curso-6" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-o-curso-6">Sobre o curso</h3>
+<p><strong>Data</strong> 18 de noviembre de 2024, 06:00 PM - 08:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidade</strong>: Online</p>
+<p><strong>Inscrição</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747">https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747</a></p>
+<p><strong>Idioma:</strong> Espanhol</p>
+<p>Este taller tiene como objetivo enseñar a los participantes a implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto. Al final de la sesión, los asistentes serán capaces de:</p>
+<p>Configurar un entorno de R en GitHub Actions para automatizar la ejecución de scripts. Instalar y gestionar dependencias de R de manera eficiente. Generar y renderizar informes en Quarto, facilitando la presentación de resultados. Integrar buenas prácticas de DevOps en sus flujos de trabajo para mejorar la colaboración y la calidad del código.</p>
+<p>La relevancia de este taller radica en la creciente necesidad de automatización en el análisis de datos y la ciencia de datos. Aprender a utilizar GitHub Actions y Quarto no solo optimiza el trabajo en equipo, sino que también permite a los participantes implementar soluciones robustas y escalables para la evaluación de métricas y el análisis de resultados. Este conocimiento es fundamental para quienes buscan mejorar la reproducibilidad de sus proyectos y la eficiencia de sus procesos de análisis.</p>
+<p>El taller está dirigido a profesionales y estudiantes de áreas como ciencia de datos, estadística, análisis de datos y programación en R. También es relevante para investigadores y desarrolladores interesados en optimizar sus flujos de trabajo mediante la automatización y la implementación de buenas prácticas de DevOps.</p>
+<p>Los participantes deben tener conocimientos básicos de programación en R y familiaridad con Git y GitHub. También es recomendable que tengan conocimientos basicos en generación de documentos en R, ya sea usando Rmarkdown o Quarto.</p>
+</section>
+<section id="requisitos-5" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requisitos-5">Requisitos</h3>
+<p>Para participar de forma óptima en el taller de Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto, los asistentes deben contar con una computadora portátil (Windows, macOS o Linux) y tener instalado el software necesario, que incluye R, RStudio, Git y Quarto. Además, es importante tener acceso a Internet y una cuenta de GitHub previamente creada. Se recomienda asegurarse de tener acceso a los archivos de ejemplo que se utilizarán durante el taller. Aunque no es estrictamente necesario, tener conocimientos básicos de R y Git, así como familiaridad con Markdown, será útil para aprovechar al máximo la experiencia.</p>
+</section>
+<section id="tutor-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-4">Tutor</h3>
+<p><strong>Sebastián Egaña Santibáñez</strong> es Magíster en Finanzas por la Universidad de Chile, Licenciado en Filosofía por la Universidad Alberto Hurtado y Ingeniero Comercial por la Universidad Santo Tomás, Chile.</p>
+<p>Es un profesional destacado en Ciencia de Datos, con una sólida trayectoria como docente universitario y experiencia en asesoría especializada. Ha contribuido significativamente a la formación académica y a la aplicación práctica del análisis de datos, ofreciendo soluciones innovadoras y estratégicas en diversos contextos.</p>
+</section>
+</section>
+<section id="desarrollo-de-paquetes-en-r-desde-la-idea-hasta-la-implementación" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="desarrollo-de-paquetes-en-r-desde-la-idea-hasta-la-implementación">Desarrollo de Paquetes en R: Desde la Idea hasta la Implementación</h2>
+<section id="aprende-cómo-desarrollar-paquetes-de-r-como-implementarlos-y-distribuirlos." class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-desarrollar-paquetes-de-r-como-implementarlos-y-distribuirlos.">Aprende cómo desarrollar paquetes de R, como implementarlos y distribuirlos.</h4>
+</section>
+<section id="sobre-o-curso-7" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-o-curso-7">Sobre o curso</h3>
+<p><strong>Data</strong> 19 de noviembre de 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidade</strong>: Online</p>
+<p><strong>Inscrição</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747">https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747</a></p>
+<p><strong>Idioma:</strong> Espanhol</p>
+<p>Este taller ofrece una guía integral sobre el desarrollo de paquetes en R, cubriendo todo el proceso, desde la concepción de la idea hasta la implementación técnica y la distribución en plataformas como CRAN.</p>
+<p>El objetivo es brindar a los asistentes una comprensión clara y práctica de cómo crear un paquete en R que cumpla con los estándares de calidad y pueda ser utilizado por la comunidad científica y de desarrollo.</p>
+<p>A lo largo de la presentación, exploraremos las mejores prácticas para el diseño, documentación, pruebas, y publicación de paquetes. Se proporcionarán ejemplos y demostraciones en vivo para que los asistentes puedan adquirir habilidades prácticas aplicables en sus propios proyectos.</p>
+<p>El tutorial esta enfocado en usuario de R, desarrolladores de R, investigadores, científicos de datos y profesionales de otras disciplinas que pueden tomar su conocimiento, experiencias y datos y convertirlos en un paquete de R para su publicación en el CRAN.</p>
+</section>
+<section id="requisitos-6" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requisitos-6">Requisitos</h3>
+<p>PC o Laptop con R, RStudio y RTools (windows) instalados, paquetes: devtools, available, usethis, testthat.</p>
+</section>
+<section id="tutor-5" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-5">Tutor</h3>
+<p><strong>Renzo Cáceres Rossi</strong>, es un especialista en el lenguaje de programación R, ya ha participado en el Latin R 2022 con la ponencia Introducción a RMarkdown, ha dictado tutoriales, conferencias en diversas universidades en Latinoamérica a través del IEEE.</p>
+<p>Es creador de contenido sobre ciencia de datos a través de su canal de YouTube <a href="https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi" class="uri">https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi</a></p>
 
 
 </section>
diff --git a/docs/pt/cronograma/tutoriales/workshops.html b/docs/pt/cronograma/tutoriales/workshops.html
index 7e550273..96c39326 100644
--- a/docs/pt/cronograma/tutoriales/workshops.html
+++ b/docs/pt/cronograma/tutoriales/workshops.html
@@ -274,8 +274,8 @@ <h2 class="anchored" data-anchor-id="tutorial-working-with-larger-than-memory-da
 <section id="learn-to-analyze-large-datasets-with-arrow-duckdb-duckplyr-in-r.speed-up-workflows-on-your-laptop-using-tidyverse-style-data-manipulation" class="level4">
 <h4 class="anchored" data-anchor-id="learn-to-analyze-large-datasets-with-arrow-duckdb-duckplyr-in-r.speed-up-workflows-on-your-laptop-using-tidyverse-style-data-manipulation">Learn to analyze large datasets with Arrow, DuckDB &amp; Duckplyr in R.Speed up workflows on your laptop using tidyverse-style data manipulation</h4>
 </section>
-<section id="sobre-el-curso" class="level3">
-<h3 class="anchored" data-anchor-id="sobre-el-curso">Sobre el curso</h3>
+<section id="about-the-course-2" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-2">About the course</h3>
 <p><strong>Date</strong> November 19, 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)</p>
 <p><strong>Mode</strong>: Online</p>
 <p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457">https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457</a></p>
@@ -300,8 +300,8 @@ <h2 class="anchored" data-anchor-id="tutorial-take-your-graphs-with-ggplot2-to-t
 <section id="learn-how-to-create-clear-informative-and-captivating-visualizations-for-your-data-analysis." class="level4">
 <h4 class="anchored" data-anchor-id="learn-how-to-create-clear-informative-and-captivating-visualizations-for-your-data-analysis.">Learn how to create clear, informative and captivating visualizations for your data analysis.</h4>
 </section>
-<section id="about-the-course-2" class="level3">
-<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-2">About the course</h3>
+<section id="about-the-course-3" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-3">About the course</h3>
 <p><strong>Date</strong> November 19th, 2024, 2:00 PM - 4:30 PM (GMT-3)</p>
 <p><strong>Mode</strong>: Online</p>
 <p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.com.ar/e/1045608201277">https://www.eventbrite.com.ar/e/1045608201277</a></p>
@@ -333,9 +333,9 @@ <h2 class="anchored" data-anchor-id="ecological-niche-and-potential-species-dist
 <section id="the-tutorial-will-cover-the-basic-theory-of-ecological-niche-and-potential-species-distribution-modeling-and-its-main-methodologies." class="level4">
 <h4 class="anchored" data-anchor-id="the-tutorial-will-cover-the-basic-theory-of-ecological-niche-and-potential-species-distribution-modeling-and-its-main-methodologies.">The tutorial will cover the basic theory of ecological niche and potential species distribution modeling and its main methodologies.</h4>
 </section>
-<section id="about-the-course-3" class="level3">
-<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-3">About the course</h3>
-<p>**Closes November 19, 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)</p>
+<section id="about-the-course-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-4">About the course</h3>
+<p><strong>Date</strong>: November 19, 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)</p>
 <p><strong>Modality</strong>: Online</p>
 <p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127">https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127</a></p>
 <p><strong>Language:</strong> English</p>
@@ -359,7 +359,87 @@ <h3 class="anchored" data-anchor-id="requirements-1">Requirements</h3>
 </section>
 <section id="tutor-2" class="level3">
 <h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-2">Tutor</h3>
-<p>**George Amaro is a researcher at the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), in the area of economics and modeling, and is a leader and member of invasive species distribution modeling projects, a reviewer for international journals on the subject, with extensive experience in R and having participated as an author and co-author of several works related to SDM/ENM.</p>
+<p><strong>George Amaro</strong> is a researcher at the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), in the area of economics and modeling, and is a leader and member of invasive species distribution modeling projects, a reviewer for international journals on the subject, with extensive experience in R and having participated as an author and co-author of several works related to SDM/ENM.</p>
+</section>
+</section>
+<section id="optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento">Optimizando Shiny: Consejos y Trucos de Rendimiento</h2>
+<section id="aprende-cómo-optimizar-el-rendimiento-de-aplicaciones-desarrolladas-con-r-shiny-de-la-mano-de-expertos-de-appsilon." class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-optimizar-el-rendimiento-de-aplicaciones-desarrolladas-con-r-shiny-de-la-mano-de-expertos-de-appsilon.">Aprende cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny de la mano de expertos de Appsilon.</h4>
+</section>
+<section id="about-the-course-5" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-5">About the course</h3>
+<p><strong>Date</strong> November 18, 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidad</strong>: Online</p>
+<p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967">https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967</a></p>
+<p><strong>Language:</strong> Spanish</p>
+<p>En este workshop, exploraremos cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny, desde mejorar la velocidad de respuesta hasta la escalabilidad.</p>
+<p>A través de ejemplos prácticos y técnicas avanzadas, identificaremos los cuellos de botella más comunes, para minimizar tiempos de carga y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.</p>
+<p>También abordaremos las mejores prácticas para optimizar tanto el código como la estructura de la aplicación, incluyendo el uso adecuado de reactividad, carga de datos, y comunicación con el navegador.</p>
+<p>Al finalizar el taller, tendrás las herramientas necesarias para transformar tus aplicaciones Shiny, haciéndolas más rápidas, ligeras y listas para brindar una mejor experiencia de usuario.</p>
+<p>Este taller está dirigido a desarrolladores y analistas que buscan mejorar el rendimiento de sus aplicaciones Shiny, con un enfoque práctico y orientado a resultados.</p>
+</section>
+<section id="requirements-2" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requirements-2">Requirements</h3>
+<p>R 4.1.0 o mayor, RStudio instalado. 8GB RAM (deseable), internet estable (deseable). Git instalado (deseable). Alternativamente, tener una cuenta en posit.cloud.</p>
+</section>
+<section id="tutor-3" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-3">Tutor</h3>
+<p><strong>Samuel Calderon</strong> actualmente trabaja como R shiny developer en Appsilon. Previamente, su desempeño profesional ha sido en el sector público peruano, participando en iniciativas de recojo, análisis y sistematización de información con miras a mejorar la calidad de los servicios brindados a la ciudadanía en temas de lucha contra el tráfico ilícito de drogas, mejora de la calidad de la educación superior universitaria, lucha contra la corrupción y medición de la pobreza monetaria.</p>
+<p>Linkedin: <a href="https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/" class="uri">https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/</a></p>
+</section>
+</section>
+<section id="despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-prácticas" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-prácticas">Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto: Implementando Buenas Prácticas</h2>
+<section id="aprende-cómo-implementar-un-flujo-de-trabajo-de-despliegue-continuo-para-modelos-de-datos-en-r-utilizando-github-y-quarto" class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-implementar-un-flujo-de-trabajo-de-despliegue-continuo-para-modelos-de-datos-en-r-utilizando-github-y-quarto">Aprende cómo implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto</h4>
+</section>
+<section id="about-the-course-6" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-6">About the course</h3>
+<p><strong>Date</strong>: November 18, 2024, 06:00 PM - 08:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidad</strong>: Online</p>
+<p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747">https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747</a></p>
+<p><strong>Language:</strong> Spanish</p>
+<p>Este taller tiene como objetivo enseñar a los participantes a implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto. Al final de la sesión, los asistentes serán capaces de:</p>
+<p>Configurar un entorno de R en GitHub Actions para automatizar la ejecución de scripts. Instalar y gestionar dependencias de R de manera eficiente. Generar y renderizar informes en Quarto, facilitando la presentación de resultados. Integrar buenas prácticas de DevOps en sus flujos de trabajo para mejorar la colaboración y la calidad del código.</p>
+<p>La relevancia de este taller radica en la creciente necesidad de automatización en el análisis de datos y la ciencia de datos. Aprender a utilizar GitHub Actions y Quarto no solo optimiza el trabajo en equipo, sino que también permite a los participantes implementar soluciones robustas y escalables para la evaluación de métricas y el análisis de resultados. Este conocimiento es fundamental para quienes buscan mejorar la reproducibilidad de sus proyectos y la eficiencia de sus procesos de análisis.</p>
+<p>El taller está dirigido a profesionales y estudiantes de áreas como ciencia de datos, estadística, análisis de datos y programación en R. También es relevante para investigadores y desarrolladores interesados en optimizar sus flujos de trabajo mediante la automatización y la implementación de buenas prácticas de DevOps.</p>
+<p>Los participantes deben tener conocimientos básicos de programación en R y familiaridad con Git y GitHub. También es recomendable que tengan conocimientos basicos en generación de documentos en R, ya sea usando Rmarkdown o Quarto.</p>
+</section>
+<section id="requirements-3" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requirements-3">Requirements</h3>
+<p>Para participar de forma óptima en el taller de Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto, los asistentes deben contar con una computadora portátil (Windows, macOS o Linux) y tener instalado el software necesario, que incluye R, RStudio, Git y Quarto. Además, es importante tener acceso a Internet y una cuenta de GitHub previamente creada. Se recomienda asegurarse de tener acceso a los archivos de ejemplo que se utilizarán durante el taller. Aunque no es estrictamente necesario, tener conocimientos básicos de R y Git, así como familiaridad con Markdown, será útil para aprovechar al máximo la experiencia.</p>
+</section>
+<section id="tutor-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-4">Tutor</h3>
+<p><strong>Sebastián Egaña Santibáñez</strong> es Magíster en Finanzas por la Universidad de Chile, Licenciado en Filosofía por la Universidad Alberto Hurtado y Ingeniero Comercial por la Universidad Santo Tomás, Chile.</p>
+<p>Es un profesional destacado en Ciencia de Datos, con una sólida trayectoria como docente universitario y experiencia en asesoría especializada. Ha contribuido significativamente a la formación académica y a la aplicación práctica del análisis de datos, ofreciendo soluciones innovadoras y estratégicas en diversos contextos.</p>
+</section>
+</section>
+<section id="desarrollo-de-paquetes-en-r-desde-la-idea-hasta-la-implementación" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="desarrollo-de-paquetes-en-r-desde-la-idea-hasta-la-implementación">Desarrollo de Paquetes en R: Desde la Idea hasta la Implementación</h2>
+<section id="aprende-cómo-desarrollar-paquetes-de-r-como-implementarlos-y-distribuirlos." class="level4">
+<h4 class="anchored" data-anchor-id="aprende-cómo-desarrollar-paquetes-de-r-como-implementarlos-y-distribuirlos.">Aprende cómo desarrollar paquetes de R, como implementarlos y distribuirlos.</h4>
+</section>
+<section id="about-the-course-7" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="about-the-course-7">About the course</h3>
+<p><strong>Date</strong>: November 19, 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)</p>
+<p><strong>Modalidad</strong>: Online</p>
+<p><strong>Enrollment</strong>: <a href="https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747">https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747</a></p>
+<p><strong>Language:</strong> Spanish</p>
+<p>Este taller ofrece una guía integral sobre el desarrollo de paquetes en R, cubriendo todo el proceso, desde la concepción de la idea hasta la implementación técnica y la distribución en plataformas como CRAN.</p>
+<p>El objetivo es brindar a los asistentes una comprensión clara y práctica de cómo crear un paquete en R que cumpla con los estándares de calidad y pueda ser utilizado por la comunidad científica y de desarrollo.</p>
+<p>A lo largo de la presentación, exploraremos las mejores prácticas para el diseño, documentación, pruebas, y publicación de paquetes. Se proporcionarán ejemplos y demostraciones en vivo para que los asistentes puedan adquirir habilidades prácticas aplicables en sus propios proyectos.</p>
+<p>El tutorial esta enfocado en usuario de R, desarrolladores de R, investigadores, científicos de datos y profesionales de otras disciplinas que pueden tomar su conocimiento, experiencias y datos y convertirlos en un paquete de R para su publicación en el CRAN.</p>
+</section>
+<section id="requirements-4" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="requirements-4">Requirements</h3>
+<p>PC o Laptop con R, RStudio y RTools (windows) instalados, paquetes: devtools, available, usethis, testthat.</p>
+</section>
+<section id="tutor-5" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="tutor-5">Tutor</h3>
+<p><strong>Renzo Cáceres Rossi</strong>, es un especialista en el lenguaje de programación R, ya ha participado en el Latin R 2022 con la ponencia Introducción a RMarkdown, ha dictado tutoriales, conferencias en diversas universidades en Latinoamérica a través del IEEE.</p>
+<p>Es creador de contenido sobre ciencia de datos a través de su canal de YouTube <a href="https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi" class="uri">https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi</a></p>
 
 
 </section>
diff --git a/docs/pt/index.html b/docs/pt/index.html
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--- a/docs/pt/index.html
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@@ -411,7 +411,7 @@ <h2 data-anchor-id="palestrantes-principais">Palestrantes principais</h2>
 <h2 data-anchor-id="novedades-español">Novedades (Español)</h2>
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     "title": "Workshops",
     "section": "Tutorial: Working with larger than memory data in R with Arrow and DuckDB",
-    "text": "Tutorial: Working with larger than memory data in R with Arrow and DuckDB\n\nLearn to analyze large datasets with Arrow, DuckDB & Duckplyr in R.Speed up workflows on your laptop using tidyverse-style data manipulation\n\n\nSobre el curso\nDate November 19, 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)\nMode: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457\nLanguage: English\nWhile datasets are growing larger, recent advances in technologies such as Apache Arrow and DuckDB are making the analysis of datasets that used to require complex infrastructure accessible to anyone.\nUsing the {arrow}, {duckdb}, and {duckplyr} packages opens up the door to analyzing gigabytes of data in seconds using the same interface as with the {tidyverse}. By learning just a few concepts, R users can enjoy working easily with larger-than-memory datasets directly from their everyday computer. In this tutorial, will analyze real data to explore formats used to store these large datasets on disks, how Arrow and DuckDB can be leveraged to analyze data, and how these tools integrate with the {tidyverse} interface.\nAfter attending this tutorial, learners will: - Understand when using Arrow or DuckDB can help speed up a data analysis - Describe how Arrow and DuckDB can work with datasets that are larger than memory - Recognize the type of data manipulations that benefit the most from leveraging tools like Arrow and DuckDB - Decide which package ({arrow}, {duckdb}, or {duckplyr}) is best suited for their data analysis - Develop their own data analysis using Arrow or DuckDB\nThis tutorial is aimed at everyone who needs to analyze datasets that are larger than the memory they have available on their everyday computer or who is interested in learning how to speed up the analysis of large datasets. Participants who don’t have access to HPC will particularly benefit from this tutorial as the tools used can easily be installed on a regular laptop and provide good performance.\n\n\nRequirements.\nParticipants should already be familiar with data manipulation with the {tidyverse} (knowing how to use the 5 most common {dplyr} verbs for data analysis: mutate(), select(), filter(), summarize(), arrange() combined with group_by()).\nSoftware: R &gt;= 4.1.0 packages: arrow, duckdb, duckplyr, tidyverse, tictoc.\n\n\nTutor\nFrançois Michonneau is an educator who loves to work with data and putting R in production. He has been using R for over 20 years and maintains several packages on CRAN. After being part of the leadership at The Carpentries for 5 years, he worked at Voltron Data for a couple of years. He’s currently looking for his next role."
+    "text": "Tutorial: Working with larger than memory data in R with Arrow and DuckDB\n\nLearn to analyze large datasets with Arrow, DuckDB & Duckplyr in R.Speed up workflows on your laptop using tidyverse-style data manipulation\n\n\nAbout the course\nDate November 19, 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)\nMode: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457\nLanguage: English\nWhile datasets are growing larger, recent advances in technologies such as Apache Arrow and DuckDB are making the analysis of datasets that used to require complex infrastructure accessible to anyone.\nUsing the {arrow}, {duckdb}, and {duckplyr} packages opens up the door to analyzing gigabytes of data in seconds using the same interface as with the {tidyverse}. By learning just a few concepts, R users can enjoy working easily with larger-than-memory datasets directly from their everyday computer. In this tutorial, will analyze real data to explore formats used to store these large datasets on disks, how Arrow and DuckDB can be leveraged to analyze data, and how these tools integrate with the {tidyverse} interface.\nAfter attending this tutorial, learners will: - Understand when using Arrow or DuckDB can help speed up a data analysis - Describe how Arrow and DuckDB can work with datasets that are larger than memory - Recognize the type of data manipulations that benefit the most from leveraging tools like Arrow and DuckDB - Decide which package ({arrow}, {duckdb}, or {duckplyr}) is best suited for their data analysis - Develop their own data analysis using Arrow or DuckDB\nThis tutorial is aimed at everyone who needs to analyze datasets that are larger than the memory they have available on their everyday computer or who is interested in learning how to speed up the analysis of large datasets. Participants who don’t have access to HPC will particularly benefit from this tutorial as the tools used can easily be installed on a regular laptop and provide good performance.\n\n\nRequirements.\nParticipants should already be familiar with data manipulation with the {tidyverse} (knowing how to use the 5 most common {dplyr} verbs for data analysis: mutate(), select(), filter(), summarize(), arrange() combined with group_by()).\nSoftware: R &gt;= 4.1.0 packages: arrow, duckdb, duckplyr, tidyverse, tictoc.\n\n\nTutor\nFrançois Michonneau is an educator who loves to work with data and putting R in production. He has been using R for over 20 years and maintains several packages on CRAN. After being part of the leadership at The Carpentries for 5 years, he worked at Voltron Data for a couple of years. He’s currently looking for his next role."
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     "objectID": "cronograma/tutoriales/workshops.html#tutorial-take-your-graphs-with-ggplot2-to-the-next-level",
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     "href": "cronograma/tutoriales/workshops.html#ecological-niche-and-potential-species-distribution-tutorial-with-r",
     "title": "Workshops",
     "section": "Ecological Niche and Potential Species Distribution Tutorial with R",
-    "text": "Ecological Niche and Potential Species Distribution Tutorial with R\n\nThe tutorial will cover the basic theory of ecological niche and potential species distribution modeling and its main methodologies.\n\n\nAbout the course\n**Closes November 19, 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)\nModality: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127\nLanguage: English\nThe tutorial will cover the basic theory of ecological niche modeling (ENM) and species distribution potential (SDM) and their main methodologies. By the end of the predominantly practical course, participants will have the ability to run the models and understand their results, as well as choose and apply the correct methodology depending on the purpose of their type of study and data. The tutorial will be mainly practical, with some theoretical moments. All modeling processes, calculations, graphs and maps will be carried out with R. Participants will learn to use Maxent modeling algorithm, through the {flexsdm} package to develop the models and the {tmap} package will be used to generate maps.\n\n\nObjectives:\n\nto present the theoretical bases of the models that can be used;\ndiscuss the advantages and limitations of the models in the context of different applications;\nto introduce the ways of correctly conducting an ecological niche or species distribution modeling study for various purposes;\nInitiate the use of geographic distribution modeling of species using R;\n\nStudents, researchers and professionals at any stage of their career with an interest in developing and applying species distribution and/or ecological niche models in a reproducible and automated way. Participants should be used to working with computers, have a good internet connection and preferably a webcam, as the live online sessions are intended to be highly interactive. Previous basic experience with R is strongly desirable, although not strictly mandatory. All R scripts will be provided and explained in detail.\n\n\nRequirements\n\nLatest version of R and RStudio and packages that will be sent by email. 32MB RAM desirable, but it is possible to run the script with 16MB.\n\n\n\nTutor\n**George Amaro is a researcher at the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), in the area of economics and modeling, and is a leader and member of invasive species distribution modeling projects, a reviewer for international journals on the subject, with extensive experience in R and having participated as an author and co-author of several works related to SDM/ENM."
+    "text": "Ecological Niche and Potential Species Distribution Tutorial with R\n\nThe tutorial will cover the basic theory of ecological niche and potential species distribution modeling and its main methodologies.\n\n\nAbout the course\nDate: November 19, 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)\nModality: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127\nLanguage: English\nThe tutorial will cover the basic theory of ecological niche modeling (ENM) and species distribution potential (SDM) and their main methodologies. By the end of the predominantly practical course, participants will have the ability to run the models and understand their results, as well as choose and apply the correct methodology depending on the purpose of their type of study and data. The tutorial will be mainly practical, with some theoretical moments. All modeling processes, calculations, graphs and maps will be carried out with R. Participants will learn to use Maxent modeling algorithm, through the {flexsdm} package to develop the models and the {tmap} package will be used to generate maps.\n\n\nObjectives:\n\nto present the theoretical bases of the models that can be used;\ndiscuss the advantages and limitations of the models in the context of different applications;\nto introduce the ways of correctly conducting an ecological niche or species distribution modeling study for various purposes;\nInitiate the use of geographic distribution modeling of species using R;\n\nStudents, researchers and professionals at any stage of their career with an interest in developing and applying species distribution and/or ecological niche models in a reproducible and automated way. Participants should be used to working with computers, have a good internet connection and preferably a webcam, as the live online sessions are intended to be highly interactive. Previous basic experience with R is strongly desirable, although not strictly mandatory. All R scripts will be provided and explained in detail.\n\n\nRequirements\n\nLatest version of R and RStudio and packages that will be sent by email. 32MB RAM desirable, but it is possible to run the script with 16MB.\n\n\n\nTutor\nGeorge Amaro is a researcher at the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), in the area of economics and modeling, and is a leader and member of invasive species distribution modeling projects, a reviewer for international journals on the subject, with extensive experience in R and having participated as an author and co-author of several works related to SDM/ENM."
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+    "section": "Optimizando Shiny: Consejos y Trucos de Rendimiento",
+    "text": "Optimizando Shiny: Consejos y Trucos de Rendimiento\n\nAprende cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny de la mano de expertos de Appsilon.\n\n\nAbout the course\nDate November 18, 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)\nModalidad: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967\nLanguage: Spanish\nEn este workshop, exploraremos cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny, desde mejorar la velocidad de respuesta hasta la escalabilidad.\nA través de ejemplos prácticos y técnicas avanzadas, identificaremos los cuellos de botella más comunes, para minimizar tiempos de carga y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.\nTambién abordaremos las mejores prácticas para optimizar tanto el código como la estructura de la aplicación, incluyendo el uso adecuado de reactividad, carga de datos, y comunicación con el navegador.\nAl finalizar el taller, tendrás las herramientas necesarias para transformar tus aplicaciones Shiny, haciéndolas más rápidas, ligeras y listas para brindar una mejor experiencia de usuario.\nEste taller está dirigido a desarrolladores y analistas que buscan mejorar el rendimiento de sus aplicaciones Shiny, con un enfoque práctico y orientado a resultados.\n\n\nRequirements\nR 4.1.0 o mayor, RStudio instalado. 8GB RAM (deseable), internet estable (deseable). Git instalado (deseable). Alternativamente, tener una cuenta en posit.cloud.\n\n\nTutor\nSamuel Calderon actualmente trabaja como R shiny developer en Appsilon. Previamente, su desempeño profesional ha sido en el sector público peruano, participando en iniciativas de recojo, análisis y sistematización de información con miras a mejorar la calidad de los servicios brindados a la ciudadanía en temas de lucha contra el tráfico ilícito de drogas, mejora de la calidad de la educación superior universitaria, lucha contra la corrupción y medición de la pobreza monetaria.\nLinkedin: https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/"
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+    "section": "Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto: Implementando Buenas Prácticas",
+    "text": "Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto: Implementando Buenas Prácticas\n\nAprende cómo implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto\n\n\nAbout the course\nDate: November 18, 2024, 06:00 PM - 08:00 PM (GMT-3)\nModalidad: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747\nLanguage: Spanish\nEste taller tiene como objetivo enseñar a los participantes a implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto. Al final de la sesión, los asistentes serán capaces de:\nConfigurar un entorno de R en GitHub Actions para automatizar la ejecución de scripts. Instalar y gestionar dependencias de R de manera eficiente. Generar y renderizar informes en Quarto, facilitando la presentación de resultados. Integrar buenas prácticas de DevOps en sus flujos de trabajo para mejorar la colaboración y la calidad del código.\nLa relevancia de este taller radica en la creciente necesidad de automatización en el análisis de datos y la ciencia de datos. Aprender a utilizar GitHub Actions y Quarto no solo optimiza el trabajo en equipo, sino que también permite a los participantes implementar soluciones robustas y escalables para la evaluación de métricas y el análisis de resultados. Este conocimiento es fundamental para quienes buscan mejorar la reproducibilidad de sus proyectos y la eficiencia de sus procesos de análisis.\nEl taller está dirigido a profesionales y estudiantes de áreas como ciencia de datos, estadística, análisis de datos y programación en R. También es relevante para investigadores y desarrolladores interesados en optimizar sus flujos de trabajo mediante la automatización y la implementación de buenas prácticas de DevOps.\nLos participantes deben tener conocimientos básicos de programación en R y familiaridad con Git y GitHub. También es recomendable que tengan conocimientos basicos en generación de documentos en R, ya sea usando Rmarkdown o Quarto.\n\n\nRequirements\nPara participar de forma óptima en el taller de Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto, los asistentes deben contar con una computadora portátil (Windows, macOS o Linux) y tener instalado el software necesario, que incluye R, RStudio, Git y Quarto. Además, es importante tener acceso a Internet y una cuenta de GitHub previamente creada. Se recomienda asegurarse de tener acceso a los archivos de ejemplo que se utilizarán durante el taller. Aunque no es estrictamente necesario, tener conocimientos básicos de R y Git, así como familiaridad con Markdown, será útil para aprovechar al máximo la experiencia.\n\n\nTutor\nSebastián Egaña Santibáñez es Magíster en Finanzas por la Universidad de Chile, Licenciado en Filosofía por la Universidad Alberto Hurtado y Ingeniero Comercial por la Universidad Santo Tomás, Chile.\nEs un profesional destacado en Ciencia de Datos, con una sólida trayectoria como docente universitario y experiencia en asesoría especializada. Ha contribuido significativamente a la formación académica y a la aplicación práctica del análisis de datos, ofreciendo soluciones innovadoras y estratégicas en diversos contextos."
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+    "section": "Desarrollo de Paquetes en R: Desde la Idea hasta la Implementación",
+    "text": "Desarrollo de Paquetes en R: Desde la Idea hasta la Implementación\n\nAprende cómo desarrollar paquetes de R, como implementarlos y distribuirlos.\n\n\nAbout the course\nDate: November 19, 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)\nModalidad: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747\nLanguage: Spanish\nEste taller ofrece una guía integral sobre el desarrollo de paquetes en R, cubriendo todo el proceso, desde la concepción de la idea hasta la implementación técnica y la distribución en plataformas como CRAN.\nEl objetivo es brindar a los asistentes una comprensión clara y práctica de cómo crear un paquete en R que cumpla con los estándares de calidad y pueda ser utilizado por la comunidad científica y de desarrollo.\nA lo largo de la presentación, exploraremos las mejores prácticas para el diseño, documentación, pruebas, y publicación de paquetes. Se proporcionarán ejemplos y demostraciones en vivo para que los asistentes puedan adquirir habilidades prácticas aplicables en sus propios proyectos.\nEl tutorial esta enfocado en usuario de R, desarrolladores de R, investigadores, científicos de datos y profesionales de otras disciplinas que pueden tomar su conocimiento, experiencias y datos y convertirlos en un paquete de R para su publicación en el CRAN.\n\n\nRequirements\nPC o Laptop con R, RStudio y RTools (windows) instalados, paquetes: devtools, available, usethis, testthat.\n\n\nTutor\nRenzo Cáceres Rossi, es un especialista en el lenguaje de programación R, ya ha participado en el Latin R 2022 con la ponencia Introducción a RMarkdown, ha dictado tutoriales, conferencias en diversas universidades en Latinoamérica a través del IEEE.\nEs creador de contenido sobre ciencia de datos a través de su canal de YouTube https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi"
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     "section": "Tutorial: Trabalhando com dados maiores que a memória em R com Arrow e DuckDB",
-    "text": "Tutorial: Trabalhando com dados maiores que a memória em R com Arrow e DuckDB\n\nAprenda a analisar grandes conjuntos de dados com Arrow, DuckDB e Duckplyr em R. Acelere os fluxos de trabalho em seu laptop usando a manipulação de dados no estilo tidyverse\n\n\nSobre o curso\nFecha 19 de Noviembre de 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)\nModalidade: Online\nInscrição: https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457\nIdiomas: inglês\nEnquanto os conjuntos de dados estão a aumentar, os recentes avanços em tecnologias como o Apache Arrow e o DuckDB estão a tornar acessível a qualquer pessoa a análise de conjuntos de dados que costumavam exigir infra-estruturas complexas.\nUsar os pacotes {arrow}, {duckdb} e {duckplyr} abre a porta para analisar gigabytes de dados em segundos usando a mesma interface do {tidyverse}. Aprendendo apenas alguns conceitos, os utilizadores do R podem trabalhar facilmente com conjuntos de dados maiores do que a memória diretamente a partir do seu computador. Neste tutorial, serão analisados dados reais para explorar os formatos usados para armazenar esses grandes conjuntos de dados em discos, como o Arrow e o DuckDB podem ser aproveitados para analisar dados e como essas ferramentas se integram à interface {tidyverse}.\nDepois de assistir a este tutorial, os alunos irão: - Entender quando o uso do Arrow ou do DuckDB pode ajudar a acelerar uma análise de dados - Descrever como o Arrow e o DuckDB podem trabalhar com conjuntos de dados que são maiores do que a memória - Reconhecer o tipo de manipulação de dados que mais se beneficia do uso de ferramentas como o Arrow e o DuckDB - Decidir qual pacote ({arrow}, {duckdb} ou {duckplyr}) é mais adequado para sua análise de dados - Desenvolver sua própria análise de dados usando o Arrow ou o DuckDB\nEste tutorial destina-se a todos os que precisam de analisar conjuntos de dados maiores do que a memória que têm disponível no seu computador quotidiano ou que estão interessados em aprender a acelerar a análise de grandes conjuntos de dados. Os participantes que não têm acesso a HPC beneficiarão particularmente deste tutorial, uma vez que as ferramentas utilizadas podem ser facilmente instaladas num computador portátil normal e proporcionam um bom desempenho.\n\n\nRequisitos\nOs participantes já devem estar familiarizados com a manipulação de dados com o {tidyverse} (saber como usar os 5 verbos mais comuns do {dplyr} para análise de dados: mutate(), select(), filter(), summarize(), arrange() combinado com group_by()).\nSoftware: R &gt;= 4.1.0 pacotes: arrow, duckdb, duckplyr, tidyverse, tictoc.\n\n\nTutor\nFrançois Michonneau é um educador que adora trabalhar com dados e colocar o R em produção. Ele usa o R há mais de 20 anos e mantém vários pacotes no CRAN. Depois de fazer parte da liderança da The Carpentries durante 5 anos, trabalhou na Voltron Data durante alguns anos. Atualmente, está à procura da sua próxima função."
+    "text": "Tutorial: Trabalhando com dados maiores que a memória em R com Arrow e DuckDB\n\nAprenda a analisar grandes conjuntos de dados com Arrow, DuckDB e Duckplyr em R. Acelere os fluxos de trabalho em seu laptop usando a manipulação de dados no estilo tidyverse\n\n\nSobre o curso\nData 19 de Noviembre de 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)\nModalidade: Online\nInscrição: https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457\nIdiomas: inglês\nEnquanto os conjuntos de dados estão a aumentar, os recentes avanços em tecnologias como o Apache Arrow e o DuckDB estão a tornar acessível a qualquer pessoa a análise de conjuntos de dados que costumavam exigir infra-estruturas complexas.\nUsar os pacotes {arrow}, {duckdb} e {duckplyr} abre a porta para analisar gigabytes de dados em segundos usando a mesma interface do {tidyverse}. Aprendendo apenas alguns conceitos, os utilizadores do R podem trabalhar facilmente com conjuntos de dados maiores do que a memória diretamente a partir do seu computador. Neste tutorial, serão analisados dados reais para explorar os formatos usados para armazenar esses grandes conjuntos de dados em discos, como o Arrow e o DuckDB podem ser aproveitados para analisar dados e como essas ferramentas se integram à interface {tidyverse}.\nDepois de assistir a este tutorial, os alunos irão: - Entender quando o uso do Arrow ou do DuckDB pode ajudar a acelerar uma análise de dados - Descrever como o Arrow e o DuckDB podem trabalhar com conjuntos de dados que são maiores do que a memória - Reconhecer o tipo de manipulação de dados que mais se beneficia do uso de ferramentas como o Arrow e o DuckDB - Decidir qual pacote ({arrow}, {duckdb} ou {duckplyr}) é mais adequado para sua análise de dados - Desenvolver sua própria análise de dados usando o Arrow ou o DuckDB\nEste tutorial destina-se a todos os que precisam de analisar conjuntos de dados maiores do que a memória que têm disponível no seu computador quotidiano ou que estão interessados em aprender a acelerar a análise de grandes conjuntos de dados. Os participantes que não têm acesso a HPC beneficiarão particularmente deste tutorial, uma vez que as ferramentas utilizadas podem ser facilmente instaladas num computador portátil normal e proporcionam um bom desempenho.\n\n\nRequisitos\nOs participantes já devem estar familiarizados com a manipulação de dados com o {tidyverse} (saber como usar os 5 verbos mais comuns do {dplyr} para análise de dados: mutate(), select(), filter(), summarize(), arrange() combinado com group_by()).\nSoftware: R &gt;= 4.1.0 pacotes: arrow, duckdb, duckplyr, tidyverse, tictoc.\n\n\nTutor\nFrançois Michonneau é um educador que adora trabalhar com dados e colocar o R em produção. Ele usa o R há mais de 20 anos e mantém vários pacotes no CRAN. Depois de fazer parte da liderança da The Carpentries durante 5 anos, trabalhou na Voltron Data durante alguns anos. Atualmente, está à procura da sua próxima função."
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     "title": "Workshops",
     "section": "Tutorial de Nicho Ecológico e de Distribuição Potencial de Espécies com R",
-    "text": "Tutorial de Nicho Ecológico e de Distribuição Potencial de Espécies com R\n\nO tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico e distribuição potencial de espécies e suas principais metodologias.\n\n\nSobre el curso\nData 19 de Noviembre de 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)\nModo: Online\nInscrição: https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127\nIdioma: Portuguese\nO tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico (ENM) e distribuição potencial de espécies (SDM) e suas principais metodologias. Ao final do curso, predominantemente prático, os participantes terão a capacidade de executar os modelos e entender seus resultados, bem como escolher e aplicar a metodologia correta dependendo do objetivo do seu tipo de estudo e dados. O tutorial será principalmente prático, com alguns momentos teóricos. Todos os processos de modelagem, cálculos, gráficos e mapas serão realizados com R. Os participantes aprenderão a usar algoritmo de modelagem Maxent, através do pacote {flexsdm} para desenvolvimento dos modelos e será utilizado o pacote {tmap} para geração de mapas.\n\n\nObjetivos:\n\napresentar as bases teóricas dos modelos que podem ser utilizados;\ndiscutir as vantagens e limitações dos modelos no contexto de diferentes aplicações;\nintroduzir as formas de conduzir corretamente um estudo de modelagem de nicho ecológico ou distribuição de espécies para diversas finalidades;\nIniciar a utilização de modelagem de distribuição geográfica de espécies utilizando R;\n\nEstudantes, pesquisadores e profissionais em qualquer estágio da carreira com interesse em desenvolver e aplicar modelos de distribuição de espécies e/ou nicho ecológico de forma reprodutível e automatizada. Os participantes devem estar acostumados a trabalhar com computadores, ter uma boa conexão de internet e, de preferência, uma webcam, pois as sessões on-line ao vivo pretendem ser altamente interativas. Experiência básica anterior com R é fortemente desejável, embora não seja estritamente obrigatória. Todos os scripts R serão fornecidos e explicados em detalhes.\n\n\nRequisitos\n\nÚltima versão do R e RStudio e pacotes que serão enviados por e-mail. Desejável 32MB RAM, mas é possível executar o script com 16MB.\n\n\n\nTutor\nGeorge Amaro, é pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), na área de economia e modelagem, sendo líder e membro de projetos de modelagem de distribuição de espécies invasoras, revisor de periódicos internacionais sobre o tema, tendo vasta experiência em R e tendo participado como autor e co-autor de vários trabalhos relacionados a SDM/ENM."
+    "text": "Tutorial de Nicho Ecológico e de Distribuição Potencial de Espécies com R\n\nO tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico e distribuição potencial de espécies e suas principais metodologias.\n\n\nSobre o curso\nData 19 de Noviembre de 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)\nModo: Online\nInscrição: https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127\nIdioma: Português\nO tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico (ENM) e distribuição potencial de espécies (SDM) e suas principais metodologias. Ao final do curso, predominantemente prático, os participantes terão a capacidade de executar os modelos e entender seus resultados, bem como escolher e aplicar a metodologia correta dependendo do objetivo do seu tipo de estudo e dados. O tutorial será principalmente prático, com alguns momentos teóricos. Todos os processos de modelagem, cálculos, gráficos e mapas serão realizados com R. Os participantes aprenderão a usar algoritmo de modelagem Maxent, através do pacote {flexsdm} para desenvolvimento dos modelos e será utilizado o pacote {tmap} para geração de mapas.\n\n\nObjetivos:\n\napresentar as bases teóricas dos modelos que podem ser utilizados;\ndiscutir as vantagens e limitações dos modelos no contexto de diferentes aplicações;\nintroduzir as formas de conduzir corretamente um estudo de modelagem de nicho ecológico ou distribuição de espécies para diversas finalidades;\nIniciar a utilização de modelagem de distribuição geográfica de espécies utilizando R;\n\nEstudantes, pesquisadores e profissionais em qualquer estágio da carreira com interesse em desenvolver e aplicar modelos de distribuição de espécies e/ou nicho ecológico de forma reprodutível e automatizada. Os participantes devem estar acostumados a trabalhar com computadores, ter uma boa conexão de internet e, de preferência, uma webcam, pois as sessões on-line ao vivo pretendem ser altamente interativas. Experiência básica anterior com R é fortemente desejável, embora não seja estritamente obrigatória. Todos os scripts R serão fornecidos e explicados em detalhes.\n\n\nRequisitos\n\nÚltima versão do R e RStudio e pacotes que serão enviados por e-mail. Desejável 32MB RAM, mas é possível executar o script com 16MB.\n\n\n\nTutor\nGeorge Amaro, é pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), na área de economia e modelagem, sendo líder e membro de projetos de modelagem de distribuição de espécies invasoras, revisor de periódicos internacionais sobre o tema, tendo vasta experiência em R e tendo participado como autor e co-autor de vários trabalhos relacionados a SDM/ENM."
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+    "text": "Desarrollo de Paquetes en R: Desde la Idea hasta la Implementación\n\nAprende cómo desarrollar paquetes de R, como implementarlos y distribuirlos.\n\n\nSobre o curso\nData 19 de noviembre de 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)\nModalidade: Online\nInscrição: https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747\nIdioma: Espanhol\nEste taller ofrece una guía integral sobre el desarrollo de paquetes en R, cubriendo todo el proceso, desde la concepción de la idea hasta la implementación técnica y la distribución en plataformas como CRAN.\nEl objetivo es brindar a los asistentes una comprensión clara y práctica de cómo crear un paquete en R que cumpla con los estándares de calidad y pueda ser utilizado por la comunidad científica y de desarrollo.\nA lo largo de la presentación, exploraremos las mejores prácticas para el diseño, documentación, pruebas, y publicación de paquetes. Se proporcionarán ejemplos y demostraciones en vivo para que los asistentes puedan adquirir habilidades prácticas aplicables en sus propios proyectos.\nEl tutorial esta enfocado en usuario de R, desarrolladores de R, investigadores, científicos de datos y profesionales de otras disciplinas que pueden tomar su conocimiento, experiencias y datos y convertirlos en un paquete de R para su publicación en el CRAN.\n\n\nRequisitos\nPC o Laptop con R, RStudio y RTools (windows) instalados, paquetes: devtools, available, usethis, testthat.\n\n\nTutor\nRenzo Cáceres Rossi, es un especialista en el lenguaje de programación R, ya ha participado en el Latin R 2022 con la ponencia Introducción a RMarkdown, ha dictado tutoriales, conferencias en diversas universidades en Latinoamérica a través del IEEE.\nEs creador de contenido sobre ciencia de datos a través de su canal de YouTube https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi"
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-    "text": "Tutorial: Working with larger than memory data in R with Arrow and DuckDB\n\nLearn to analyze large datasets with Arrow, DuckDB & Duckplyr in R.Speed up workflows on your laptop using tidyverse-style data manipulation\n\n\nSobre el curso\nDate November 19, 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)\nMode: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457\nLanguage: English\nWhile datasets are growing larger, recent advances in technologies such as Apache Arrow and DuckDB are making the analysis of datasets that used to require complex infrastructure accessible to anyone.\nUsing the {arrow}, {duckdb}, and {duckplyr} packages opens up the door to analyzing gigabytes of data in seconds using the same interface as with the {tidyverse}. By learning just a few concepts, R users can enjoy working easily with larger-than-memory datasets directly from their everyday computer. In this tutorial, will analyze real data to explore formats used to store these large datasets on disks, how Arrow and DuckDB can be leveraged to analyze data, and how these tools integrate with the {tidyverse} interface.\nAfter attending this tutorial, learners will: - Understand when using Arrow or DuckDB can help speed up a data analysis - Describe how Arrow and DuckDB can work with datasets that are larger than memory - Recognize the type of data manipulations that benefit the most from leveraging tools like Arrow and DuckDB - Decide which package ({arrow}, {duckdb}, or {duckplyr}) is best suited for their data analysis - Develop their own data analysis using Arrow or DuckDB\nThis tutorial is aimed at everyone who needs to analyze datasets that are larger than the memory they have available on their everyday computer or who is interested in learning how to speed up the analysis of large datasets. Participants who don’t have access to HPC will particularly benefit from this tutorial as the tools used can easily be installed on a regular laptop and provide good performance.\n\n\nRequirements.\nParticipants should already be familiar with data manipulation with the {tidyverse} (knowing how to use the 5 most common {dplyr} verbs for data analysis: mutate(), select(), filter(), summarize(), arrange() combined with group_by()).\nSoftware: R &gt;= 4.1.0 packages: arrow, duckdb, duckplyr, tidyverse, tictoc.\n\n\nTutor\nFrançois Michonneau is an educator who loves to work with data and putting R in production. He has been using R for over 20 years and maintains several packages on CRAN. After being part of the leadership at The Carpentries for 5 years, he worked at Voltron Data for a couple of years. He’s currently looking for his next role."
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     "title": "Workshops",
     "section": "Ecological Niche and Potential Species Distribution Tutorial with R",
-    "text": "Ecological Niche and Potential Species Distribution Tutorial with R\n\nThe tutorial will cover the basic theory of ecological niche and potential species distribution modeling and its main methodologies.\n\n\nAbout the course\n**Closes November 19, 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)\nModality: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127\nLanguage: English\nThe tutorial will cover the basic theory of ecological niche modeling (ENM) and species distribution potential (SDM) and their main methodologies. By the end of the predominantly practical course, participants will have the ability to run the models and understand their results, as well as choose and apply the correct methodology depending on the purpose of their type of study and data. The tutorial will be mainly practical, with some theoretical moments. All modeling processes, calculations, graphs and maps will be carried out with R. Participants will learn to use Maxent modeling algorithm, through the {flexsdm} package to develop the models and the {tmap} package will be used to generate maps.\n\n\nObjectives:\n\nto present the theoretical bases of the models that can be used;\ndiscuss the advantages and limitations of the models in the context of different applications;\nto introduce the ways of correctly conducting an ecological niche or species distribution modeling study for various purposes;\nInitiate the use of geographic distribution modeling of species using R;\n\nStudents, researchers and professionals at any stage of their career with an interest in developing and applying species distribution and/or ecological niche models in a reproducible and automated way. Participants should be used to working with computers, have a good internet connection and preferably a webcam, as the live online sessions are intended to be highly interactive. Previous basic experience with R is strongly desirable, although not strictly mandatory. All R scripts will be provided and explained in detail.\n\n\nRequirements\n\nLatest version of R and RStudio and packages that will be sent by email. 32MB RAM desirable, but it is possible to run the script with 16MB.\n\n\n\nTutor\n**George Amaro is a researcher at the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), in the area of economics and modeling, and is a leader and member of invasive species distribution modeling projects, a reviewer for international journals on the subject, with extensive experience in R and having participated as an author and co-author of several works related to SDM/ENM."
+    "text": "Ecological Niche and Potential Species Distribution Tutorial with R\n\nThe tutorial will cover the basic theory of ecological niche and potential species distribution modeling and its main methodologies.\n\n\nAbout the course\nDate: November 19, 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)\nModality: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127\nLanguage: English\nThe tutorial will cover the basic theory of ecological niche modeling (ENM) and species distribution potential (SDM) and their main methodologies. By the end of the predominantly practical course, participants will have the ability to run the models and understand their results, as well as choose and apply the correct methodology depending on the purpose of their type of study and data. The tutorial will be mainly practical, with some theoretical moments. All modeling processes, calculations, graphs and maps will be carried out with R. Participants will learn to use Maxent modeling algorithm, through the {flexsdm} package to develop the models and the {tmap} package will be used to generate maps.\n\n\nObjectives:\n\nto present the theoretical bases of the models that can be used;\ndiscuss the advantages and limitations of the models in the context of different applications;\nto introduce the ways of correctly conducting an ecological niche or species distribution modeling study for various purposes;\nInitiate the use of geographic distribution modeling of species using R;\n\nStudents, researchers and professionals at any stage of their career with an interest in developing and applying species distribution and/or ecological niche models in a reproducible and automated way. Participants should be used to working with computers, have a good internet connection and preferably a webcam, as the live online sessions are intended to be highly interactive. Previous basic experience with R is strongly desirable, although not strictly mandatory. All R scripts will be provided and explained in detail.\n\n\nRequirements\n\nLatest version of R and RStudio and packages that will be sent by email. 32MB RAM desirable, but it is possible to run the script with 16MB.\n\n\n\nTutor\nGeorge Amaro is a researcher at the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), in the area of economics and modeling, and is a leader and member of invasive species distribution modeling projects, a reviewer for international journals on the subject, with extensive experience in R and having participated as an author and co-author of several works related to SDM/ENM."
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+    "section": "Optimizando Shiny: Consejos y Trucos de Rendimiento",
+    "text": "Optimizando Shiny: Consejos y Trucos de Rendimiento\n\nAprende cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny de la mano de expertos de Appsilon.\n\n\nAbout the course\nDate November 18, 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)\nModalidad: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.cl/e/optimizando-shiny-consejos-y-trucos-de-rendimiento-tickets-1045595392967\nLanguage: Spanish\nEn este workshop, exploraremos cómo optimizar el rendimiento de aplicaciones desarrolladas con R Shiny, desde mejorar la velocidad de respuesta hasta la escalabilidad.\nA través de ejemplos prácticos y técnicas avanzadas, identificaremos los cuellos de botella más comunes, para minimizar tiempos de carga y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.\nTambién abordaremos las mejores prácticas para optimizar tanto el código como la estructura de la aplicación, incluyendo el uso adecuado de reactividad, carga de datos, y comunicación con el navegador.\nAl finalizar el taller, tendrás las herramientas necesarias para transformar tus aplicaciones Shiny, haciéndolas más rápidas, ligeras y listas para brindar una mejor experiencia de usuario.\nEste taller está dirigido a desarrolladores y analistas que buscan mejorar el rendimiento de sus aplicaciones Shiny, con un enfoque práctico y orientado a resultados.\n\n\nRequirements\nR 4.1.0 o mayor, RStudio instalado. 8GB RAM (deseable), internet estable (deseable). Git instalado (deseable). Alternativamente, tener una cuenta en posit.cloud.\n\n\nTutor\nSamuel Calderon actualmente trabaja como R shiny developer en Appsilon. Previamente, su desempeño profesional ha sido en el sector público peruano, participando en iniciativas de recojo, análisis y sistematización de información con miras a mejorar la calidad de los servicios brindados a la ciudadanía en temas de lucha contra el tráfico ilícito de drogas, mejora de la calidad de la educación superior universitaria, lucha contra la corrupción y medición de la pobreza monetaria.\nLinkedin: https://www.linkedin.com/in/samuelcalderon/"
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+    "section": "Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto: Implementando Buenas Prácticas",
+    "text": "Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto: Implementando Buenas Prácticas\n\nAprende cómo implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto\n\n\nAbout the course\nDate: November 18, 2024, 06:00 PM - 08:00 PM (GMT-3)\nModalidad: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747\nLanguage: Spanish\nEste taller tiene como objetivo enseñar a los participantes a implementar un flujo de trabajo de despliegue continuo para modelos de datos en R utilizando GitHub y Quarto. Al final de la sesión, los asistentes serán capaces de:\nConfigurar un entorno de R en GitHub Actions para automatizar la ejecución de scripts. Instalar y gestionar dependencias de R de manera eficiente. Generar y renderizar informes en Quarto, facilitando la presentación de resultados. Integrar buenas prácticas de DevOps en sus flujos de trabajo para mejorar la colaboración y la calidad del código.\nLa relevancia de este taller radica en la creciente necesidad de automatización en el análisis de datos y la ciencia de datos. Aprender a utilizar GitHub Actions y Quarto no solo optimiza el trabajo en equipo, sino que también permite a los participantes implementar soluciones robustas y escalables para la evaluación de métricas y el análisis de resultados. Este conocimiento es fundamental para quienes buscan mejorar la reproducibilidad de sus proyectos y la eficiencia de sus procesos de análisis.\nEl taller está dirigido a profesionales y estudiantes de áreas como ciencia de datos, estadística, análisis de datos y programación en R. También es relevante para investigadores y desarrolladores interesados en optimizar sus flujos de trabajo mediante la automatización y la implementación de buenas prácticas de DevOps.\nLos participantes deben tener conocimientos básicos de programación en R y familiaridad con Git y GitHub. También es recomendable que tengan conocimientos basicos en generación de documentos en R, ya sea usando Rmarkdown o Quarto.\n\n\nRequirements\nPara participar de forma óptima en el taller de Despliegue Continuo con R, GitHub y Quarto, los asistentes deben contar con una computadora portátil (Windows, macOS o Linux) y tener instalado el software necesario, que incluye R, RStudio, Git y Quarto. Además, es importante tener acceso a Internet y una cuenta de GitHub previamente creada. Se recomienda asegurarse de tener acceso a los archivos de ejemplo que se utilizarán durante el taller. Aunque no es estrictamente necesario, tener conocimientos básicos de R y Git, así como familiaridad con Markdown, será útil para aprovechar al máximo la experiencia.\n\n\nTutor\nSebastián Egaña Santibáñez es Magíster en Finanzas por la Universidad de Chile, Licenciado en Filosofía por la Universidad Alberto Hurtado y Ingeniero Comercial por la Universidad Santo Tomás, Chile.\nEs un profesional destacado en Ciencia de Datos, con una sólida trayectoria como docente universitario y experiencia en asesoría especializada. Ha contribuido significativamente a la formación académica y a la aplicación práctica del análisis de datos, ofreciendo soluciones innovadoras y estratégicas en diversos contextos."
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+    "section": "Desarrollo de Paquetes en R: Desde la Idea hasta la Implementación",
+    "text": "Desarrollo de Paquetes en R: Desde la Idea hasta la Implementación\n\nAprende cómo desarrollar paquetes de R, como implementarlos y distribuirlos.\n\n\nAbout the course\nDate: November 19, 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)\nModalidad: Online\nEnrollment: https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747\nLanguage: Spanish\nEste taller ofrece una guía integral sobre el desarrollo de paquetes en R, cubriendo todo el proceso, desde la concepción de la idea hasta la implementación técnica y la distribución en plataformas como CRAN.\nEl objetivo es brindar a los asistentes una comprensión clara y práctica de cómo crear un paquete en R que cumpla con los estándares de calidad y pueda ser utilizado por la comunidad científica y de desarrollo.\nA lo largo de la presentación, exploraremos las mejores prácticas para el diseño, documentación, pruebas, y publicación de paquetes. Se proporcionarán ejemplos y demostraciones en vivo para que los asistentes puedan adquirir habilidades prácticas aplicables en sus propios proyectos.\nEl tutorial esta enfocado en usuario de R, desarrolladores de R, investigadores, científicos de datos y profesionales de otras disciplinas que pueden tomar su conocimiento, experiencias y datos y convertirlos en un paquete de R para su publicación en el CRAN.\n\n\nRequirements\nPC o Laptop con R, RStudio y RTools (windows) instalados, paquetes: devtools, available, usethis, testthat.\n\n\nTutor\nRenzo Cáceres Rossi, es un especialista en el lenguaje de programación R, ya ha participado en el Latin R 2022 con la ponencia Introducción a RMarkdown, ha dictado tutoriales, conferencias en diversas universidades en Latinoamérica a través del IEEE.\nEs creador de contenido sobre ciencia de datos a través de su canal de YouTube https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi"
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     "title": "Workshops",
     "section": "Tutorial: Trabalhando com dados maiores que a memória em R com Arrow e DuckDB",
-    "text": "Tutorial: Trabalhando com dados maiores que a memória em R com Arrow e DuckDB\n\nAprenda a analisar grandes conjuntos de dados com Arrow, DuckDB e Duckplyr em R. Acelere os fluxos de trabalho em seu laptop usando a manipulação de dados no estilo tidyverse\n\n\nSobre o curso\nFecha 19 de Noviembre de 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)\nModalidade: Online\nInscrição: https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457\nIdiomas: inglês\nEnquanto os conjuntos de dados estão a aumentar, os recentes avanços em tecnologias como o Apache Arrow e o DuckDB estão a tornar acessível a qualquer pessoa a análise de conjuntos de dados que costumavam exigir infra-estruturas complexas.\nUsar os pacotes {arrow}, {duckdb} e {duckplyr} abre a porta para analisar gigabytes de dados em segundos usando a mesma interface do {tidyverse}. Aprendendo apenas alguns conceitos, os utilizadores do R podem trabalhar facilmente com conjuntos de dados maiores do que a memória diretamente a partir do seu computador. Neste tutorial, serão analisados dados reais para explorar os formatos usados para armazenar esses grandes conjuntos de dados em discos, como o Arrow e o DuckDB podem ser aproveitados para analisar dados e como essas ferramentas se integram à interface {tidyverse}.\nDepois de assistir a este tutorial, os alunos irão: - Entender quando o uso do Arrow ou do DuckDB pode ajudar a acelerar uma análise de dados - Descrever como o Arrow e o DuckDB podem trabalhar com conjuntos de dados que são maiores do que a memória - Reconhecer o tipo de manipulação de dados que mais se beneficia do uso de ferramentas como o Arrow e o DuckDB - Decidir qual pacote ({arrow}, {duckdb} ou {duckplyr}) é mais adequado para sua análise de dados - Desenvolver sua própria análise de dados usando o Arrow ou o DuckDB\nEste tutorial destina-se a todos os que precisam de analisar conjuntos de dados maiores do que a memória que têm disponível no seu computador quotidiano ou que estão interessados em aprender a acelerar a análise de grandes conjuntos de dados. Os participantes que não têm acesso a HPC beneficiarão particularmente deste tutorial, uma vez que as ferramentas utilizadas podem ser facilmente instaladas num computador portátil normal e proporcionam um bom desempenho.\n\n\nRequisitos\nOs participantes já devem estar familiarizados com a manipulação de dados com o {tidyverse} (saber como usar os 5 verbos mais comuns do {dplyr} para análise de dados: mutate(), select(), filter(), summarize(), arrange() combinado com group_by()).\nSoftware: R &gt;= 4.1.0 pacotes: arrow, duckdb, duckplyr, tidyverse, tictoc.\n\n\nTutor\nFrançois Michonneau é um educador que adora trabalhar com dados e colocar o R em produção. Ele usa o R há mais de 20 anos e mantém vários pacotes no CRAN. Depois de fazer parte da liderança da The Carpentries durante 5 anos, trabalhou na Voltron Data durante alguns anos. Atualmente, está à procura da sua próxima função."
+    "text": "Tutorial: Trabalhando com dados maiores que a memória em R com Arrow e DuckDB\n\nAprenda a analisar grandes conjuntos de dados com Arrow, DuckDB e Duckplyr em R. Acelere os fluxos de trabalho em seu laptop usando a manipulação de dados no estilo tidyverse\n\n\nSobre o curso\nData 19 de Noviembre de 2024, 10:00 AM - 12:00 AM (GMT-3)\nModalidade: Online\nInscrição: https://www.eventbrite.com.ar/e/1044938257457\nIdiomas: inglês\nEnquanto os conjuntos de dados estão a aumentar, os recentes avanços em tecnologias como o Apache Arrow e o DuckDB estão a tornar acessível a qualquer pessoa a análise de conjuntos de dados que costumavam exigir infra-estruturas complexas.\nUsar os pacotes {arrow}, {duckdb} e {duckplyr} abre a porta para analisar gigabytes de dados em segundos usando a mesma interface do {tidyverse}. Aprendendo apenas alguns conceitos, os utilizadores do R podem trabalhar facilmente com conjuntos de dados maiores do que a memória diretamente a partir do seu computador. Neste tutorial, serão analisados dados reais para explorar os formatos usados para armazenar esses grandes conjuntos de dados em discos, como o Arrow e o DuckDB podem ser aproveitados para analisar dados e como essas ferramentas se integram à interface {tidyverse}.\nDepois de assistir a este tutorial, os alunos irão: - Entender quando o uso do Arrow ou do DuckDB pode ajudar a acelerar uma análise de dados - Descrever como o Arrow e o DuckDB podem trabalhar com conjuntos de dados que são maiores do que a memória - Reconhecer o tipo de manipulação de dados que mais se beneficia do uso de ferramentas como o Arrow e o DuckDB - Decidir qual pacote ({arrow}, {duckdb} ou {duckplyr}) é mais adequado para sua análise de dados - Desenvolver sua própria análise de dados usando o Arrow ou o DuckDB\nEste tutorial destina-se a todos os que precisam de analisar conjuntos de dados maiores do que a memória que têm disponível no seu computador quotidiano ou que estão interessados em aprender a acelerar a análise de grandes conjuntos de dados. Os participantes que não têm acesso a HPC beneficiarão particularmente deste tutorial, uma vez que as ferramentas utilizadas podem ser facilmente instaladas num computador portátil normal e proporcionam um bom desempenho.\n\n\nRequisitos\nOs participantes já devem estar familiarizados com a manipulação de dados com o {tidyverse} (saber como usar os 5 verbos mais comuns do {dplyr} para análise de dados: mutate(), select(), filter(), summarize(), arrange() combinado com group_by()).\nSoftware: R &gt;= 4.1.0 pacotes: arrow, duckdb, duckplyr, tidyverse, tictoc.\n\n\nTutor\nFrançois Michonneau é um educador que adora trabalhar com dados e colocar o R em produção. Ele usa o R há mais de 20 anos e mantém vários pacotes no CRAN. Depois de fazer parte da liderança da The Carpentries durante 5 anos, trabalhou na Voltron Data durante alguns anos. Atualmente, está à procura da sua próxima função."
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     "title": "Workshops",
     "section": "Tutorial de Nicho Ecológico e de Distribuição Potencial de Espécies com R",
-    "text": "Tutorial de Nicho Ecológico e de Distribuição Potencial de Espécies com R\n\nO tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico e distribuição potencial de espécies e suas principais metodologias.\n\n\nSobre el curso\nData 19 de Noviembre de 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)\nModo: Online\nInscrição: https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127\nIdioma: Portuguese\nO tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico (ENM) e distribuição potencial de espécies (SDM) e suas principais metodologias. Ao final do curso, predominantemente prático, os participantes terão a capacidade de executar os modelos e entender seus resultados, bem como escolher e aplicar a metodologia correta dependendo do objetivo do seu tipo de estudo e dados. O tutorial será principalmente prático, com alguns momentos teóricos. Todos os processos de modelagem, cálculos, gráficos e mapas serão realizados com R. Os participantes aprenderão a usar algoritmo de modelagem Maxent, através do pacote {flexsdm} para desenvolvimento dos modelos e será utilizado o pacote {tmap} para geração de mapas.\n\n\nObjetivos:\n\napresentar as bases teóricas dos modelos que podem ser utilizados;\ndiscutir as vantagens e limitações dos modelos no contexto de diferentes aplicações;\nintroduzir as formas de conduzir corretamente um estudo de modelagem de nicho ecológico ou distribuição de espécies para diversas finalidades;\nIniciar a utilização de modelagem de distribuição geográfica de espécies utilizando R;\n\nEstudantes, pesquisadores e profissionais em qualquer estágio da carreira com interesse em desenvolver e aplicar modelos de distribuição de espécies e/ou nicho ecológico de forma reprodutível e automatizada. Os participantes devem estar acostumados a trabalhar com computadores, ter uma boa conexão de internet e, de preferência, uma webcam, pois as sessões on-line ao vivo pretendem ser altamente interativas. Experiência básica anterior com R é fortemente desejável, embora não seja estritamente obrigatória. Todos os scripts R serão fornecidos e explicados em detalhes.\n\n\nRequisitos\n\nÚltima versão do R e RStudio e pacotes que serão enviados por e-mail. Desejável 32MB RAM, mas é possível executar o script com 16MB.\n\n\n\nTutor\nGeorge Amaro, é pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), na área de economia e modelagem, sendo líder e membro de projetos de modelagem de distribuição de espécies invasoras, revisor de periódicos internacionais sobre o tema, tendo vasta experiência em R e tendo participado como autor e co-autor de vários trabalhos relacionados a SDM/ENM."
+    "text": "Tutorial de Nicho Ecológico e de Distribuição Potencial de Espécies com R\n\nO tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico e distribuição potencial de espécies e suas principais metodologias.\n\n\nSobre o curso\nData 19 de Noviembre de 2024, 6:00 PM - 9:00 PM (GMT-3)\nModo: Online\nInscrição: https://www.eventbrite.com.ar/e/1045601130127\nIdioma: Português\nO tutorial cobrirá a teoria básica da modelagem de nicho ecológico (ENM) e distribuição potencial de espécies (SDM) e suas principais metodologias. Ao final do curso, predominantemente prático, os participantes terão a capacidade de executar os modelos e entender seus resultados, bem como escolher e aplicar a metodologia correta dependendo do objetivo do seu tipo de estudo e dados. O tutorial será principalmente prático, com alguns momentos teóricos. Todos os processos de modelagem, cálculos, gráficos e mapas serão realizados com R. Os participantes aprenderão a usar algoritmo de modelagem Maxent, através do pacote {flexsdm} para desenvolvimento dos modelos e será utilizado o pacote {tmap} para geração de mapas.\n\n\nObjetivos:\n\napresentar as bases teóricas dos modelos que podem ser utilizados;\ndiscutir as vantagens e limitações dos modelos no contexto de diferentes aplicações;\nintroduzir as formas de conduzir corretamente um estudo de modelagem de nicho ecológico ou distribuição de espécies para diversas finalidades;\nIniciar a utilização de modelagem de distribuição geográfica de espécies utilizando R;\n\nEstudantes, pesquisadores e profissionais em qualquer estágio da carreira com interesse em desenvolver e aplicar modelos de distribuição de espécies e/ou nicho ecológico de forma reprodutível e automatizada. Os participantes devem estar acostumados a trabalhar com computadores, ter uma boa conexão de internet e, de preferência, uma webcam, pois as sessões on-line ao vivo pretendem ser altamente interativas. Experiência básica anterior com R é fortemente desejável, embora não seja estritamente obrigatória. Todos os scripts R serão fornecidos e explicados em detalhes.\n\n\nRequisitos\n\nÚltima versão do R e RStudio e pacotes que serão enviados por e-mail. Desejável 32MB RAM, mas é possível executar o script com 16MB.\n\n\n\nTutor\nGeorge Amaro, é pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), na área de economia e modelagem, sendo líder e membro de projetos de modelagem de distribuição de espécies invasoras, revisor de periódicos internacionais sobre o tema, tendo vasta experiência em R e tendo participado como autor e co-autor de vários trabalhos relacionados a SDM/ENM."
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+    "text": "Desarrollo de Paquetes en R: Desde la Idea hasta la Implementación\n\nAprende cómo desarrollar paquetes de R, como implementarlos y distribuirlos.\n\n\nSobre o curso\nData 19 de noviembre de 2024, 10:00 AM - 1:00 PM (GMT-3)\nModalidade: Online\nInscrição: https://www.eventbrite.cl/e/despliegue-continuo-con-r-github-y-quarto-implementando-buenas-practicas-tickets-1046364954747\nIdioma: Espanhol\nEste taller ofrece una guía integral sobre el desarrollo de paquetes en R, cubriendo todo el proceso, desde la concepción de la idea hasta la implementación técnica y la distribución en plataformas como CRAN.\nEl objetivo es brindar a los asistentes una comprensión clara y práctica de cómo crear un paquete en R que cumpla con los estándares de calidad y pueda ser utilizado por la comunidad científica y de desarrollo.\nA lo largo de la presentación, exploraremos las mejores prácticas para el diseño, documentación, pruebas, y publicación de paquetes. Se proporcionarán ejemplos y demostraciones en vivo para que los asistentes puedan adquirir habilidades prácticas aplicables en sus propios proyectos.\nEl tutorial esta enfocado en usuario de R, desarrolladores de R, investigadores, científicos de datos y profesionales de otras disciplinas que pueden tomar su conocimiento, experiencias y datos y convertirlos en un paquete de R para su publicación en el CRAN.\n\n\nRequisitos\nPC o Laptop con R, RStudio y RTools (windows) instalados, paquetes: devtools, available, usethis, testthat.\n\n\nTutor\nRenzo Cáceres Rossi, es un especialista en el lenguaje de programación R, ya ha participado en el Latin R 2022 con la ponencia Introducción a RMarkdown, ha dictado tutoriales, conferencias en diversas universidades en Latinoamérica a través del IEEE.\nEs creador de contenido sobre ciencia de datos a través de su canal de YouTube https://www.youtube.com/c/RenzoCaceresRossi"
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