En el presente repositorio aparecerán explicadas todas las prácticas realizadas a lo largo de la asignatura de Periodismo de Datos.
En esta primera actividad tomamos contacto con el mundo de GitHub, nos creamos nuestro perfil y el repositorio al que iríamos subiendo las prácticas durante el cuatrimestre. Además, también empezamos un README.md donde hemos ido explicando el desarrollo y la lógica de cada una de las prácticas. La primera tarea se trata de un doble comentario escrito en lenguaje Markdown:
En la primera (practica-1-tresca.md) debíamos comentar el artículo del Blog de Tresca Project. Se trata de un proyecto de ámbito europeo que tiene como objetivo fortalecer la credibilidad de la comunicación científica que lleva años en decadencia. Desde este grupo se quiere generar un impacto positivo a largo plazo por medio de la participación y capacitación de científicos, legisladores y la comunidad lectora del medio. El segundo comentario (practica-1-libre.md) era de libre elección con la condición de que debíamos elegir una notica que nos sirviera de ejemplificación de lo que supone llevar a cabo un trabajo periodístico de análisis de datos. En mi caso elegí un artículo de la Cadena Ser en el que se desglosaban los resultados presentados por la OMS en materia de violencia de género entre el año 2000 y el 2018.
Para esta segunda actividad teníamos que basarno en algún trabajo público de periodismo de datos, visualización de datos o infografías con el fin de redactar una noticia propia basada en los datos e iformaciones extraídas de dicha fuente. Mi artículo se basó en una entrada del medio Newtral sobre las cifras contradictorias del número de muertos aportadas por Rusia y Ucrania a lo largo del presente conflicto. Aprovehce los hipervínculos presentes en la noticia para acceder a una infografía creada por Datawrapper en la que se recogían los datos de bajas sufridas por cada ejército según el Ministerio de Defensa de Ucrania y Swissinfo.
En esta práctica entramos de lleno en el servido de Jupyter notebool a través de la plataforma de Jupyterhub en la que tenemos asociada una cuenta como alumnas de la UC3M. En ella hemos aprendido a utilizar herramientas de visualización de datos, librerías y funciones. En cada una de las partes hemos creado una serie de cuadrenos que contienen los ejercicios complementados con comentarios explicativos a través de los que se pueden apreciar nuestro proceso de aprendizaje.
En esta apartado de la prácitca utilizamos la herramienta R, un entorno y lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico, utilizado en periodismo y visualización de datos.
En este apartado creamos,a partir de los datos abiertos de la págin web del Ayuntamiento de Zaragoza un mapa en el que aparecen representados los accidentes de tráfico en la ciudad por medio de una librería folium.
Aquí se utilizó API (Application Programming Interfaces) una interfaz que por medio de funciones o procedimientos ofrece ciertas bibliotecas de programación para que sea usadas por otro programa informático. En el caso de nuestra práctica, utilizamos API relacionada con datos del Covid19 en diferentes países.
La práctica 4 nos ha servido para poner en práctica los conocimientos aprendidos en el anterior ejercicio con el fin de crear un notebook en JupyterHub con Python pero esta vez eligiendo nosotras los temas desde bases de datos abiertas. En mi caso me he servido de los presentados por el Ayuntamiento de Alcobendas en relación al padrón de la ciudad.. En concreto, para facilitar el análisis y la visualización de los datos se acotó el rango de años a 1998 (el rango total abarcaba desde 1998-2018). Las gráficas dibujadas tienen como eje de la X a los intervalos de grupo de edad y de entre los tres valores que se podían representar: hombres, mujeres y total, solo se dibujaron los dos primeros.
- Analizando los datos abiertos del Ayuntamiento de Alcobendas: Población en ipynb
- Analizando los datos abiertos del Ayuntamiento de Alcobendas: Población en html
- Datos práctica 4 en csv -Explicación Práctiva 4
En el siguiente archivo .md se encuentra la explicación de la última práctica de la asignatura de Periodismo de Datos. En ella hemos creado un página web donde se recogen todos los trabajos realizados a lo largo del cuatrimestre en formato index.html