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Il mio approccio con MarkDown

Il mio primo contatto con la Reproducible Research l'ho avuto allo UseR meeting del 2011 a Sheffield. La cosa mi interessò ma non ebbi tempo per approfondire l'argomento. Recentemente invece ho partecipato al primo Italian BioR day, che si è tenuto al Parco Tecnologico Padano di Lodi il 30 Novembre scorso, ed in quell'occasione ho avuto modo di ascoltare la talk di Paolo Sonego, di CBM, dal titolo "Reproducible Research in High-Throughput Biology: A Case Study". In quell'occasione Sonego ci ha introdotti, tra le varie cose, alla Reproducible Research e ad un linguaggio di MarkUp tanto facile da usare, quanto utile in questo contesto. Tale linguaggio, che si chiama MarkDown, è già implementato in RStudio, un software oramai utilizzatissimo da chi lavora con R.

Lavorando dentro RStudio è possibile scrivere il codice della propria analisi, copiarlo un un file .md con pochi e semplici passaggi, e generare in un attimo un report sulla propria analisi. Due grandi vantaggi: il primo è che il tempo per andare dall'analisi al report è praticamente azzerato, inoltre qualunque modifica sui dati studiati può essere immediatamente traferita nel report inserendola nel flusso di lavora già impostato e descritto. Il secondo è che, chiunque, in possesso di dati analizzabili in modo analogo, caricando il file .md in RStudio, potrà essere in grado di riprodurre tutto ciò che è stato esposto nel resport stesso.

MarkDown si impara davvero in pochisismo tempo, con poco sforzo.

"m. calderisi @ chemiometria.it", used under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike license
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