prueba 1 nv

episodes/introduction.Rmd

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-## Introduction
+El ‘Curso Internacional: Análisis de Brotes y Modelamiento en Salud Pública, Bogotá 2023’ se llevará a cabo del 4 al 8 de diciembre de 2023 en Bogotá, Colombia. Este evento es liderado por la Pontificia Universidad Javeriana en el marco del proyecto Epiverse-TRACE-LAC y cuenta con el apoyo de la Universidad de los Andes, el London School of Hygiene and Tropical Medicine, data.org, el Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo (IDRC) de Canadá, la Secretaría de Salud de Bogotá, el Instituto Nacional de Salud (INS), el Field Epidemiology Training Program (FETP), la Red de Programas de Epidemiología de Campo en América del Sur (REDSUR), el Imperial College de Londres y la Universidad de Sussex. 
 
-This is a lesson created via The Carpentries Workbench. It is written in
-[Pandoc-flavored Markdown][pandoc] for static files (with extension `.md`) and
-[R Markdown][r-markdown] for dynamic files that can render code into output
-(with extension `.Rmd`). Please refer to the [Introduction to The Carpentries
-Workbench][carpentries-workbench] for full documentation.
 
-What you need to know is that there are three sections required for a valid
-Carpentries lesson template:
+Este curso presencial de 5 días tiene como objetivo fortalecer la capacidad de análisis y modelamiento de brotes de enfermedades infecciosas en la región de América Latina y el Caribe, mediante el uso de herramientas de alta calidad, de código abierto e interoperables que ayuden en la toma de decisiones en salud pública. El curso está dirigido a 80 profesionales de la salud y otras áreas de STEM que buscan mejorar sus habilidades dentro del ecosistema de ciencia de datos y salud pública para responder a futuras crisis de salud.
 
- 1. `questions` are displayed at the beginning of the episode to prime the
-    learner for the content.
- 2. `objectives` are the learning objectives for an episode displayed with
-    the questions.
- 3. `keypoints` are displayed at the end of the episode to reinforce the
-    objectives.
+Para más información consulte: [Epimodelac](https://epimodelac.com/)
 
-:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: instructor
+En esta página encontrará los talleres del día 2 del curso al día 5. 
 
-Inline instructor notes can help inform instructors of timing challenges
-associated with the lessons. They appear in the "Instructor View"
+::::::::::::::::::::::::::::::::::::: Challenge
 
-::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
+## Recomendaciones para antes del curso
 
-::::::::::::::::::::::::::::::::::::: challenge 
+Instale Latex (Aquí tutorial)
 
-## Challenge 1: Can you do it?
+Instale RTools (Aquí tutorial)
 
-What is the output of this command?
+Instale estas dependencias de R
 
-```r
-paste("This", "new", "lesson", "looks", "good")
-```
-
-:::::::::::::::::::::::: solution 
-
-## Output
-
-```output
-[1] "This new lesson looks good"
+```{r message=FALSE, warning=FALSE}
+library(deSolve)   # Paquete deSolve para resolver las ecuaciones diferenciales
+library(tidyverse) # Paquetes ggplot2 y dplyr de tidyverse
+library(cowplot) # Paquete gridExtra para unir gráficos.
 ```
 
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-## Challenge 2: how do you nest solutions within challenge blocks?
+## Noticias
 
-:::::::::::::::::::::::: solution 
+Estimado participante
 
-You can add a line with at least three colons and a `solution` tag.
+¡Ya está disponible una nueva unidad del curso virtual en ciencia de datos en salud pública y modelamiento de enfermedades infecciosas! Esta nueva unidad tiene contenido sobre los conceptos básicos para entender las epidemias y pandemias. En esta unidad de Introducción a la Teoría Epidémica podrá encontrar nuevos recursos como videos, interactivos y lecturas. Recuerde que cada semana habilitaremos nuevas unidades y nuevos recursos de aprendizaje. 
+
+Si no ha podido acceder a la plataforma, adjunto encontrará el paso a paso para realizar la inscripción en el programa. El plazo de inscripción al curso es hoy 17 de noviembre de 2023 a las 11:00pm (GMT-5). Si tiene algún problema para el ingreso o la inscripción al curso o la plataforma por favor escríbanos a  [email protected] o [email protected] 
 
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-## Figures
-
-You can include figures generated from R Markdown:
 
-```{r pyramid, fig.alt = "pie chart illusion of a pyramid", fig.cap = "Sun arise each and every morning"}
-pie(
-  c(Sky = 78, "Sunny side of pyramid" = 17, "Shady side of pyramid" = 5), 
-  init.angle = 315, 
-  col = c("deepskyblue", "yellow", "yellow3"), 
-  border = FALSE
-)
-```
-Or you can use pandoc markdown for static figures with the following syntax:
 
-`![optional caption that appears below the figure](figure url){alt='alt text for
-accessibility purposes'}`
 
-![You belong in The Carpentries!](https://raw.githubusercontent.com/carpentries/logo/master/Badge_Carpentries.svg){alt='Blue Carpentries hex person logo with no text.'}
-
-## Math
-
-One of our episodes contains $\LaTeX$ equations when describing how to create
-dynamic reports with {knitr}, so we now use mathjax to describe this:
-
-`$\alpha = \dfrac{1}{(1 - \beta)^2}$` becomes: $\alpha = \dfrac{1}{(1 - \beta)^2}$
-
-Cool, right?
 
 ::::::::::::::::::::::::::::::::::::: keypoints 
 
-- Use `.md` files for episodes when you want static content
-- Use `.Rmd` files for episodes when you need to generate output
-- Run `sandpaper::check_lesson()` to identify any issues with your lesson
-- Run `sandpaper::build_lesson()` to preview your lesson locally
+Normas del curso
 
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+