La distinción entre un informe científico reproducible y la práctica común actual es como la diferencia entre una lista parcial de ingredientes y una receta. Para hornear una buena barra de pan, no es suficiente saber que contiene harina.

Ni siquiera es suficiente saber que contiene harina, agua, sal y levadura. La marca de harina se puede omitir de la receta, al igual que el día de la semana en que se hornea el pan. 

Pero la proporción de ingredientes, las operaciones, su tiempo y la temperatura del horno no pueden ser obviadas. 
Para la reproducibilidad, una «receta científica», debería hacer una barra de pan científica similar. Si seguimos la receta, pero no obtenemos el mismo resultado, o bien el resultado es sensible a pequeños detalles que no se pueden controlar o la receta no fue lo suficientemente precisa.
Más del 70% de los investigadores han intentado y fracasado en reproducir los experimentos de otro científico, y más de la mitad no han podido reproducir sus propios experimentos.
Este curso introduce en el uso de Python para el análisis de datos estadísticos, bajo la premisa que los investigadores no han utilizado ningún lenguaje de programación.

• Fechas inicio y fin de impartición: 15 al 19 de julio 2019 en horario de mañana
• Fecha inicio y fin de matriculación: 1 de mayo hasta 30 de junio de 2019
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