A continuació, es presenta un llistat de preguntes freqüents amb respostes i recursos addicionals per a cada cas:
1. Com recollir les meves dades?La resposta a aquesta pregunta dependrà del tipus d'investigació que realitzis. No obstant això, alguns recursos generals per a la recollida de dades en biociències inclouen:
-Experiments de laboratori: Seguir protocols estandarditzats i documentar acuradament els procediments i resultats.-
-Estudis observacionals: Recollir dades de fonts existents com ara bases de dades públiques, enquestes o registres mèdics.
-Simulacions computacionals: Utilitzar models matemàtics i programari informàtic per a simular processos biològics.
Recursos addicionals: https://en.wikipedia.org/wiki/Design_of_experiments
https://en.wikipedia.org/wiki/Survey
https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_biology
2. Com gestionar les meves dades?Una bona gestió de dades és crucial per a l'èxit de l'anàlisi. Alguns consells inclouen:
Organitzar les dades en una estructura clara i consistent.
Documentar completament les dades, incloent metadades i informació sobre la seva procedència.
Utilitzar eines de gestió de dades com ara fulls de càlcul, bases de dades o programari estadístic.
Recursos addicionals: https://www.dama.org/cpages/home
https://ec.europa.eu/research/participants/docs/h2020-funding-guide/cross-cutting-issues/open-access-data-management/data-management_en.htm
https://posit.co/download/rstudio-desktop/
3. Com exportar les meves dades al llenguatge R amb Rstudio?
Existeixen diversos mètodes per a exportar dades a RStudio, depenent del format de les dades. Alguns mètodes comuns inclouen:
Utilitzar la funció read.csv() per a importar dades des d'un arxiu CSV.
Utilitzar la funció read.xls() per a importar dades des d'un arxiu Excel.
Copiar i pegar les dades directament a la consola de R.
Recursos addicionals: https://cloud.rstudio.com/tags/cheatsheet/
https://www.youtube.com/watch?v=Owf71im-4BE
https://docs.posit.co/ide/user/
4. Com arreglar les dades (data wrangling)?
El data wrangling implica netejar i preparar les dades per a l'anàlisi. Això pot incloure:
Eliminar valors faltants o atípics.
Corregir errors de format.
Combinar dades de diverses fonts.
Recursos addicionals: https://www.datacamp.com/tracks/data-manipulation-with-r
https://en.wikipedia.org/wiki/Data_cleansing
https://posit.co/resources/videos/data-wrangling-with-r-and-rstudio/
5. Com utilitzar un determinat tipus d'anàlisi estadística o Machine Learning?
R i RStudio ofereixen una àmplia gamma de paquets per a realitzar diversos tipus d'anàlisis estadístiques i Machine Learning. Per a trobar el paquet adequat per a la teva necessitat, pots consultar la documentació de R o cercar en línia exemples d'ús.
Recursos addicionals: https://www.r-project.org/other-docs.html
https://cran.r-project.org/
https://lgatto.github.io/IntroMachineLearningWithR/an-introduction-to-machine-learning-with-r.html
6. On puc trobar ajuda addicional?
A més dels recursos mencionats anteriorment, pots trobar ajuda addicional en:
Fòrums en línia per a usuaris de R i RStudio.
Cursos i tutorials sobre anàlisi de dades en biociències.
El teu director de TFG o altres membres del teu equip d'investigació.
Utilitza els links per trobar eines i utilitats pelr les pràctiques de laboratori i el TFG
En aquesta secció anirem informant dels cursos i worshops especifics sobre aquests temes
Images from Freepik
This site was created with the Nicepage