The Classes from LCF5900 - Open and Reproducible Processing of Scientific Data aims to introduce the concept of Open Science, which consists of providing scientific data, information and methods in an open and reproducible way, for other researchers and the community as a whole. For this purpose, many concepts, tools and procedures have been presented during the classes, in order to ensure the transparency, reliability and reproducibility of technological and scientific research. I present here the results of the classe activities LCF5900 (Processamento Reproduzível e Aberto de Dados Científicos, Edição 2025). The results of this exercise can be accessed by the board below.
Tools | Work | ||
Figshare | Piracicaba Climate | My Research (Thesis) | |
Dokuwiki | Description - Figshare | Description - Piracicaba Climate | Description - My Research |
Github | Raw Data | Raw Data | Raw Data |
PositCloud | R-Data | R-Data | R-Data |
Colab | Jupyter | Jupyter | Jupyter |
When clicking em do_#, acessa-se uma página (Dokuwiki) com uma explicação detalhada dos exercícios envolvendo o respectivo conjunto de dados.
Ao clicar em gi_#, acessa-se a plataforma GitHub que dá acesso aos dados brutos e à documentação complementar do respectivo conjunto de dados.
Ao clicar em sc_#, acessa-se a plataforma Posit Cloud com o script usado para analisar o respectivo conjunto de dados.
Ao clicar em co_#, acessa-se o caderno Google Colab ou Jupiter Notebook com a análise do respectivo conjunto de dados, incluindo a integra do código R ou Python usado nessa análise.