Better software + better data = better research
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In April 2019, I gave this talk in CIFASIS. CIFASIS, in Spanish Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas, is a research institute of the Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) or the National Council for Science and Technology of Argentina.
I gave this talk in Spanish, while the slides are in English and available in Zenodo: 
The abstract of the talk was shared in Spanish and it can be found below, together with my short bio (also in Spanish).
Mejor Software + Mejores Datos = Mejor Investigación
El software es una herramienta fundamental para la investigación. Hay un amplio espectro de tipos de software usado en investigación (desde en un conjunto de programas para resolver un problema específico, o pueden ser varias planillas de cálculo que analizan datos, o en algunos casos pueden ser miles de líneas de código desarrollado por un grupo de ingenieros de software). Para facilitar la investigación de alto nivel es importante que el software sea sustentable y de buena calidad. El Instituto de Software Sustentable (http://software.ac.uk/) sigue la premisa “Mejor Software, Mejor Investigación” y brinda conocimientos y servicios para mejorar la calidad del software para la investigación. A raíz de sus políticas, se ha creado el título “Ingeniero de Software de Investigación” y han surgido Asociaciones en distintos países que agrupan a las personas que trabajan en estas áreas.
La calidad de los datos es otra componente fundamental que determina los resultados de la investigación. Los principios “FAIR” determinan qué se necesita para que los datos sean “encontrables”, “accesibles”, “interoperables” y “reusables” (de sus siglas en inglés: Findable, Accessible, Interoperable y Reusable). Además, existen distintos estándares de datos para describir los datos publicados en la web.
En esta charla voy a contar sobre el trabajo realizado por el Instituto de Software Sustentable, las Asociación de Ingenieros de Software para Investigación y otras actividades relacionadas con la enseñanza de buenas prácticas de desarrollo de software, principios y estándares que tienden a mejorar la calidad de los datos, facilitar la publicación de datos en la web y la importancia para la reproducibilidad de la ciencia.
Alejandra González Beltrán (http://agbeltran.github.io/) trabaja en el desarrollo de modelos, métodos y herramientas de software para ciencia de datos y para la innovación en la comunicación de la ciencia, con el objetivo de facilitar la publicación de datos y software y la reproducibilidad de la ciencia. Alejandra es egresada de la carrera de Licenciatura en Ciencias de la Computación y Doctora en Ciencias de la Computación de Queen’s University Belfast en el Reino Unido. Actualmente es “Research Lecturer” de la Universidad de Oxford, después de haber realizado un trabajo post-doctoral en University College London, en el Reino Unido. Próximamente, será Líder Técnica y Directora del Grupo de Gestión de Datos, parte del grupo de Ingeniería de Software en el Departamento de Computación Científica del Consejo de Ciencia y Tecnología (“Science and Technology Facilities Council”). del Reino Unido.