Artículos
Almacenamiento de datos recalculables
Edición Python Edición JVM Blog ... biblioteca --> Almacenamiento de datos recomputables por Konrad Hinsen, publicado el 03 de enero de 2014. Una pregunta frecuente que recibo como
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Máquinas virtuales y PDF: futuras reliquias del pasado
Edición Python Edición JVM Blog ... biblioteca --> Máquinas virtuales y PDF: futuras reliquias del pasado, por Konrad Hinsen, publicado el 09 de septiembre de 2014. Un
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Mantenimiento de software en investigación
edición Python edición JVM Blog ... biblioteca --> Mantenimiento de software en investigación por Konrad Hinsen, publicado el 26 de febrero de 2014. Mantenimiento de software
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La permanencia de los datos científicos
Edición Python Edición JVM Blog ... biblioteca --> La permanencia de los datos científicos por Konrad Hinsen, publicado el 29 de mayo de 2015 En una entrada reciente del blog
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La edición Pharo de ActivePapers
edición Python, edición JVM, edición Pharo, Blog... biblioteca --> La edición Pharo de ActivePapers por Konrad Hinsen, publicada el 10 de mayo de 2019. El Activ
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Servicios de archivo de datos: una guía práctica
Los servicios de archivo de datos son sistemas y proveedores que trasladan datos de investigación desde un almacenamiento activo a un almacenamiento a largo plazo administrado de forma independiente y
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Las mejores herramientas para la investigación: mejores opciones comparadas
Las herramientas de investigación se dividen en cinco capas funcionales: gestión de referencias, descubrimiento de literatura, análisis de datos, cuadernos de laboratorio electrónicos y reproducibilid
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Las mejores herramientas de investigación gratuitas: mejores opciones comparadas
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El mejor software de archivo de datos: mejores opciones comparadas
El software de archivo de datos cubre al menos cuatro categorías distintas: herramientas de respaldo, gestión de almacenamiento jerárquico (HSM), repositorios de datos de investigación y ente.
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Las mejores herramientas de archivo de datos comparadas para la investigación (2026)
El archivado de datos implica mover datos que ya no se utilizan activamente a un nivel de almacenamiento separado y menos costoso donde se conservan a largo plazo para cumplir con las normas.
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Ciencia de datos para Python: una guía práctica
La ciencia de datos para Python es la práctica de utilizar la pila científica de Python (NumPy, pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn y Jupyter) para cargar, limpiar,
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Las mejores herramientas gratuitas de código abierto: mejores opciones comparadas
Las herramientas gratuitas de código abierto cubren miles de proyectos mantenidos activamente en todas las categorías de informática científica, desde NumPy y HDF5 hasta OpenFOAM.
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El mejor almacenamiento de datos de archivo a largo plazo: mejores opciones
El almacenamiento de datos de archivo a largo plazo cubre cuatro familias de medios prácticos: cinta (LTO), discos ópticos (M-DISC y Blu-ray de archivo), discos duros y SSD, y cl.
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Comparación de soluciones de archivo de datos a largo plazo
Las soluciones de archivo de datos a largo plazo son sistemas y servicios que preservan los datos durante años, incluso décadas, mientras los mantienen recuperables, auditables y asequibles.
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El mejor almacenamiento de datos a largo plazo: mejores opciones comparadas
El almacenamiento de datos a largo plazo implica mantener los datos digitales legibles e intactos durante años o incluso décadas, y las opciones prácticas se dividen en cinco familias: magnético
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Procesamiento de datos NumPy: una guía práctica
El procesamiento de datos NumPy es la práctica de cargar, remodelar, limpiar y reducir matrices numéricas con la biblioteca NumPy, cuyo núcleo de almacenamiento de objetos ndarray
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Comparadas las mejores herramientas Python de dinámica molecular
Las herramientas de dinámica molecular de Python cubren alrededor de una docena de paquetes mantenidos activamente, desde motores de simulación integrales como OpenMM y LAMMPS hasta análisis.
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Repositorio de dinámica molecular: una guía práctica
Un repositorio de dinámica molecular es un host controlado por versiones para código de simulación, conjuntos de datos de entrada, parámetros de campo de fuerza y scripts de análisis, y el ecosistem
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NumPy para científicos de datos: una guía práctica
NumPy para científicos de datos es la biblioteca básica de Python para computación numérica: proporciona ndarray, un bloque de memoria contiguo de tipo fijo que admite
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Las mejores herramientas de investigación reproducibles de NumPy: mejores opciones comparadas (2026)
Si se gana la vida escribiendo Python científico, ya sabe la incómoda verdad: un script que produce los números correctos hoy en día puede producir diferentes
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La mejor investigación reproducible de NumPy frente a R: mejores selecciones comparadas (2026)
La reproducibilidad computacional no es una característica del lenguaje, es una disciplina de ingeniería impuesta a cualquier herramienta que elija. Este es el más imp
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La mejor computación en la nube de código abierto: mejores opciones comparadas
La computación en la nube de código abierto abarca al menos cuatro capas distintas: infraestructura (OpenStack, Apache CloudStack), orquestación (Kubernetes), plataforma de servicios.
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Comparación de las mejores herramientas informáticas científicas de código abierto
La informática científica de código abierto abarca docenas de proyectos maduros, desde NumPy y SciPy hasta OpenFOAM y GROMACS, la mayoría dirigidos por organizaciones sin fines de lucro como NumFOCUS
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Los mejores artículos científicos de código abierto: mejores opciones
Los artículos científicos de código abierto son artículos de investigación revisados por pares publicados bajo licencias que permiten a cualquiera leerlos, reutilizarlos y redistribuirlos, y la prác
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Simulación molecular de Python: una guía práctica
La simulación molecular de Python se ha convertido en el punto de entrada predeterminado para los científicos computacionales que desean modelar átomos, moléculas y materiales sin escritura.
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Las mejores herramientas R para análisis científicos reproducibles
R para análisis científicos reproducibles se basa en cuatro capas: una estructura de proyecto, un entorno controlado por versiones, un formato de documento alfabetizado y una dependencia.
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¿La investigación no es reproducible? Una guía práctica
La investigación no reproducible es la situación en la que un grupo independiente, dados los mismos datos, código y métodos descritos, no puede obtener el mismo resultado: una
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Reproducibilidad de la investigación científica: una guía práctica
La reproducibilidad de la investigación científica es la capacidad de un investigador independiente, dados los mismos datos, código y entorno computacional, para obtener la misma información.
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¿Qué es la ingeniería de software de investigación?
La ingeniería de software de investigación (RSE) es la disciplina que aplica prácticas profesionales de ingeniería de software: control de versiones, pruebas, revisión de código, continuación.
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