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codigofacilito-dataviz-efectiva

Materiales para la clase "Visualización de Datos Efectiva con Altair"

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Notas sobre el gráfico final se encuentran en tacosdedatos.github.io/codigofacilito-dataviz-efectiva

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Recursos

• Galería de Altair: altair-viz.github.io/gallery
• Creación de datos sínteticos:
  • mockaroo.com
  • drawdata.xyz
• Datawrapper, una herramienta para crear visualizaciones de datos (estáticas e interactivas) muy lindas rápidamente:
  • sitio web: datawrapper.de
  • blog: blog.datawrapper.de
  • academia: academy.datawrapper.de
• Curso de Altair/Vega-lite de la Universidad de Washington:
  • sitio web: https://uwdata.github.io/visualization-curriculum/intro.html
  • GitHub: https://github.com/uwdata/visualization-curriculum
• Conjuntos de datos interesantes: data-is-plural.com
• Escalas de colores: colorbrewer2.org

Como usar este repositorio

La manera mas sencilla de utilizar este repositorio es haciendo click en el enlace a Binder al inicio de este README. Si deseas trabajar localmente necesitarás:

1. Clonar este repositorio
2. Crear un entorno virtual de python
3. Instalar los paquetes necesarios
4. ¡Escribir tu código!

La manera recomendada de manejar tus entornos virtuales es con la herramienta uv docs en Mac/Linux

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

en Windows

powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Clonar el repositorio

Utiliza git

git clone https://github.com/tacosdedatos/codigofacilito-dataviz-efectiva

Crear un entorno virtual de python

Entra al repositorio cambiando de directorio (cd) y ejecuta uv sync

cd codigofacilito-dataviz-efectiva
uv sync

Esto va a crear un entorno virtual en .venv/ e instalar los paquetes necesarios

Si deseas usar venv (el paquete incluido con tu python)

cd codigofacilito-dataviz-efectiva
python3 -m venv .venv

Y para instalar los paquetes

python3 -m pip install altair vega_datasets ipykernel

Utilizar uv sync es el equivalente de ejecutar esos dos comandos.