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Éste repositorio contiene material para enseñar la lección de Data Carpentry con Python usando datos de ecología.

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monialo2000/python-ecology-lesson-es

 
 

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Lección de Data Carpentry - Python usando datos de ecología

Éste repositorio contiene material para enseñar la lección de Data Carpentry con Python usando datos de ecología.

Contribuyendo

👍 🎉 ¡En primer lugar, gracias por tomarte el tiempo para contribuir! 🎉👍

Éste repositorio está siendo traducido y nos gustaría mucho que puedas contribuir. Escoge un issue en el que quisieras trabajar y dejanos un mensaje. Cada issue tiene el archivo en ingles que espera ser traducido. Puedes hacer cambios directos o PR's, lo que sea más conveniente para tí. El tiempo que dediques depende de tí.

La meta es traducir toda la lección hasta el final del mes de Nov 2018 y luego revisar. Para ver nuestro progreso, puedes hacer clic en Projects o ver un resumen en la tabla de progreso.

Antes de traducir te recomendamos que leas las Convenciones que forman un conjunto de pautas, no reglas, que hemos desarrollado para otros proyectos de traducción y nos han sido muy útiles para tener una traducción homogénea.

Los archivos .md en el folder _episodes_en son la referencia. Los archivos en _episodes son los archivos para traducir y pueden ser sobreescritos con la version en español.

Preguntas y respuestas

  1. ¿Dónde empezar? Si eres nuevo con github, este tutorial toma 10-15 min https://guides.github.com/activities/hello-world/ Claro que tenemos la versión traducida de la leccion de git con github, toma unas horas https://swcarpentry.github.io/git-novice-es/

  2. ¿Quieres ayudar con la revisión? Te invito a que leas este artículo https://help.github.com/articles/commenting-on-a-pull-request/ el punto 6 es muy bueno, recién ha sido incoorporado y es muy útil, para directamente aceptar cambios, así: https://help.github.com/articles/incorporating-feedback-in-your-pull-request/.

  3. ¿Cuáles son las fechas importantes? Queremos traducir entre Nov 9-25 y a medida que estén listas las traducciones ir revisando. La idea es terminar antes de Navidad del 2018 con la traducción y la revisión.

  4. ¿Se traducen los datos? Dejaremos eso para la segunda versión. Pero lo tenemos en cuenta.

  5. ¿Qué se viene después de traducir? Empezaremos a revisar, y éste proceso se hará también en paralelo. Si quieres revisar, las issues que tienen el label "to review" están listas para ser revisadas, igual que para las traducciones te pido que dejes tu nombre y una nota que vas a revisar. Podemos tener más de una revisión y eso sería lo ideal. Contactanos si quieres revisar.

Si tienes otras dudas, te esperamos en slack.

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  • Jupyter Notebook 97.0%
  • HTML 1.3%
  • Python 1.0%
  • CSS 0.5%
  • R 0.1%
  • Makefile 0.1%