Sitios web estáticos con Hugo y R-Blogdown

La versión actual de este sitio web es un sitio web estático está construido con Hugo. En mi opinión, hay muchas cosas que me gustan de los sitios web estáticos. Anteriormente he usado Jekyll y una vez codifiqué html manualmente. Sin embargo, los generadores de sitios web estáticos modernos permiten una presentación maravillosa. El estilo actual se basa en el tema Terrassa; para mí, lo mas importantes son accesibilidad y compatibilidad con dispositivos móviles. Sin embargo, el problema más importante para mí es controlar los datos y las versiones. Con un sitio web dinámico, no necesariamente conoce los datos a los que está accediendo alguien; se extraen de una base de datos en vivo que, por diseño, puede actualizarse independientemente del sitio web. Con un sitio web estático, la versión de los datos se controla junto con el sitio web. Para algunos sitios web, esa es una mala elección de diseño. Pero quería poder demostrar el análisis de datos sobre datos que podría volver a visitar (porque se han actualizado) o utilizando nuevos métodos. Todo esto puede ser controlado por versiones.

El repositorio “source” y el repositorio “público” están alojados en Github. Las páginas de Github son excelentes para Jekyll, tanto que crearán automáticamente sus sitios a partir de los archivos “source”. Este no es el caso de Hugo y actualmente es necesario dividir el sitio en un repositorio de “source” que contenga un sub-repositorio público. Es este último sub-repositorio el que se envía a las páginas de github. Este repositorio público contiene un archivo .nojekyll para evitar que Github intente crear páginas.

Hay algunos ecosistemas de software que dominan el análisis de datos profesional. Para el modelado y análisis prefiero R junto con PostgreSQL. A menudo necesitamos acceder a una serie de herramientas de manipulación de datos para pasar de datos en bruto desordenados a datos que se pueden analizar, estos pueden incluir Python, awk, sed. El ecosistema R es, en mi opinión, mucho más completo en términos de criticar, validar y verificar cualquier modelo que estés haciendo. También es excelente cuando necesita resultados profesionales. Por lo tanto, se utiliza el paquete R blogdown para este sitio web. La programación “literate” ha existido durante mucho tiempo, como lo propuso Donald Knuth hace décadas. De hecho, Sweave ha sido una característica R estable durante casi 20 años. La programación “literate” combina el código de análisis con la redacción de informes. Blogdown es una extensión que usa (R) Markdown de la misma manera para producir archivos .html que se pueden incluir en un blog de Hugo. En consecuencia, R / Blogdown / Hugo proporciona un entorno para contar historias de datos que se pueden copiar, corregir, enmendar y controlar la versión para proporcionar un historial de auditoría completo.