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Leccin de Data Carpentry - Python usando datos de ecologa

ste repositorio contiene material para ensear la leccin de Data Carpentry con Python usando datos de ecologa. Hemos terminado con la traduccin de esta leccin en Diciembre 4, 2018. Luego la leccin traducida ha sido movida a el repositorio oficial de Data Carpentry y cualquier colaboracin es bienvenida aqui: https://datacarpentry.org/python-ecology-lesson-es/

La lista de colaboradores se encuentran al final del archivo de colaboradores

Contribuyendo

👍 🎉 En primer lugar, gracias por tomarte el tiempo para contribuir! 🎉👍

ste repositorio est siendo traducido y nos gustara mucho que puedas contribuir. Escoge un issue en el que quisieras trabajar y dejanos un mensaje. Cada issue tiene el archivo en ingles que espera ser traducido. Puedes hacer cambios directos o PR's, lo que sea ms conveniente para t. El tiempo que dediques depende de t.

La meta es traducir toda la leccin hasta el final del mes de Nov 2018 y luego revisar. Para ver nuestro progreso, puedes hacer clic en Projects o ver un resumen en la tabla de progreso.

Antes de traducir te recomendamos que leas las Convenciones que forman un conjunto de pautas, no reglas, que hemos desarrollado para otros proyectos de traduccin y nos han sido muy tiles para tener una traduccin homognea.

Los archivos .md en el folder _episodes_en son la referencia. Los archivos en _episodes son los archivos para traducir y pueden ser sobreescritos con la version en espaol.

Preguntas y respuestas

  1. Dnde empezar? Si eres nuevo con github, este tutorial toma 10-15 min https://guides.github.com/activities/hello-world/ Claro que tenemos la versin traducida de la leccion de git con github, toma unas horas https://swcarpentry.github.io/git-novice-es/

  2. Quieres ayudar con la revisin? Te invito a que leas este artculo https://help.github.com/articles/commenting-on-a-pull-request/ el punto 6 es muy bueno, recin ha sido incoorporado y es muy til, para directamente aceptar cambios, as: https://help.github.com/articles/incorporating-feedback-in-your-pull-request/.

  3. Cules son las fechas importantes? Queremos traducir entre Nov 9-25 y a medida que estn listas las traducciones ir revisando. La idea es terminar antes de Navidad del 2018 con la traduccin y la revisin.

  4. Se traducen los datos? Dejaremos eso para la segunda versin. Pero lo tenemos en cuenta.

  5. Qu se viene despus de traducir? Empezaremos a revisar, y ste proceso se har tambin en paralelo. Si quieres revisar, las issues que tienen el label "to review" estn listas para ser revisadas, igual que para las traducciones te pido que dejes tu nombre y una nota que vas a revisar. Podemos tener ms de una revisin y eso sera lo ideal. Contactanos si quieres revisar.

Si tienes otras dudas, te esperamos en slack.


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