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Cursos autodirigidos

Periodismo de datos y visualización con herramientas gratuitas

Instructores:   Alberto Cairo Simon Rogers Marco Túlio Pires Jan Diehm Minhaz Kazi Dale Markowitz Duncan Clark Katherine Riley Debra Anderson 
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Esta página de recursos presenta el contenido del curso masivo, abierto y en línea (MOOC, por sus siglas en inglés) del Centro Knight para el Periodismo en las Américas titulado “Periodismo de datos y visualización con herramientas gratuitas”. El curso de seis semanas se llevó a cabo del 14 de octubre al 24 de noviembre de 2019. Ahora, hacemos que su contenido esté disponible de manera gratuita para los estudiantes que tomaron el curso y cualquier otra persona interesada en el periodismo de datos, la visualización y las herramientas gratuitas que existen en el mercado para desarrollarlo.

El curso, con contó con el apoyo de Google News Initiative, fue impartido por Alberto Cairo, Simon Rogers y un gran equipo de instructores. Ellos crearon y curaron el contenido del curso, que incluye video clases y tutoriales, lecturas, ejercicios y más.

Los materiales del curso se dividen en seis módulos:

Mientras revisa esta página de recursos, le alentamos a que vea los videos, revise las lecturas y complete los ejercicios según lo permita el tiempo. Los materiales del curso se complementan unos a otros, pero los videos y las lecturas también actúan como recursos independientes a los que puede regresar con el tiempo.

Esperamos que disfrute de los materiales y los comparta con otras personas interesadas en los principios de periodismo de datos y visualización con herramientas gratuitas. Si tiene alguna pregunta, contáctenos en journalismcourses@austin.utexas.edu.

Conoce a los instructores

Alberto CairoAlberto Cairo ocupa la Cátedra Knight en Periodismo Visual en la Universidad de Miami (UM). También es el director del programa de visualización en el Centro de Ciencias Computacionales de la UM. Cairo ha sido director de infografías y multimedia en publicaciones de noticias en España (El Mundo, 2000-2005) y Brasil (Editora Globo, 2010-2012) y profesor en la Universidad de Carolina del Norte-Chapel Hill. Además de enseñar en la UM, trabaja como freelance y consultor permanente para empresas como Google. Es autor de los libros “The Functional Art: An Introduction to Information Graphics and Visualization” (2012) y “The Truthful Art: Data, Charts, and Maps for Communication”.

 

Simon RogersSimon Rogers es un galardonado periodista de datos, escritor y orador. Autor de ‘Facts are Sacred‘ (Los hechos son sagrados), publicado por Faber & Faber en el Reino Unido, China y Corea del Sur. También ha escrito una serie de infografías para libros infantiles de Candlewick. Editor de datos del equipo de News Lab en Google, con sede en San Francisco, es director de los Premios de Periodismo de Datos y enseña Periodismo de Datos en la Universidad Medill-Northwestern de San Francisco y ha enseñado en la escuela de Periodismo U Cal Berkeley.

 

Marco Túlio PiresMarco Túlio Pires es el líder de Google News Lab para Brasil. Antes de unirse a Google en 2017, Marco era el director de programa de la Escuela de Datos, una red global de organizaciones e instructores que ayudan a periodistas y a ONGs a utilizar los datos con el máximo impacto. Marco cofundó en 2015 la primera agencia de periodismo de datos en Brasil, journalismo++, parte de la red internacional j++ de agencias basadas en datos.También trabajó como coordinador de producción en TV Globo, como reportero de noticias científicas en VEJA, y como director de innovación, transparencia y tecnología en la Secretaría de Desarrollo Social del gobierno de São Paulo. Marco tiene una licenciatura en periodismo de la Universidad Federal de Minas Gerais, y también estudió Ingeniería Eléctrica en la Universidad Católica de Minas Gerais; Ciencia de la Computación, Gestión del Impacto Social y Visualización de Información en la Universidad de Michigan y la Universidad de Georgetown. Hoy apoya a editores, periodistas y emprendedores de medios en Brasil y América Latina con lo mejor que Google puede ofrecer para que ellos puedan construir el futuro de los medios y contar las mejores historias de nuestro tiempo.

 

Jan DiehmJan Diehm es periodista e ingeniera de The Pudding, donde utiliza datos para elaborar historias visuales. Antes de unirse a The Pudding, estuvo en CNN, The Guardian US, ABC News, HuffPost, Baltimore Sun y Hartford Courant. Ella aprecia las cosas buenas de la vida: el LEGO, exquisiteces sureñas como queso pimiento, tomates verdes fritos, un buen bourbon, y Britney Spears vintage. Ella vive en San Antonio con su esposa y dos gatos.

 

Minhaz KaziMinhaz Kazi trabaja como desarrollador y educador en Google, centrándose en Google Data Studio. Minhaz, un veterano de la inteligencia empresarial, siempre está explorando nuevas maneras para que los desarrolladores recopilen, analicen y visualicen datos. Le gusta mantener largas discusiones sobre errores de referencia circular, los beneficios de los gráficos de tarta, torta o pizza, las comas en SQL y el diseño de las cosas cotidianas.

 

 

Dale MarkowitzDale Markowitz es una desarrolladora de IA aplicada en Google Cloud. Ella trabaja para ayudar a los ingenieros de software a entender el Aprendizaje Automático y se desempeña como asesora técnica del Google News Lab. Antes trabajó en el procesamiento del lenguaje natural para Google Research y en el sitio de citas en línea OkCupid.

 

 

Duncan Clark Duncan Clark es cofundador de Flourish, una plataforma para visualización de datos y narración interactiva. Flourish surgió del trabajo premiado que Duncan y su cofundador Robin Houston produjeron a través de su estudio de datos Kiln para clientes como Google, The Guardian, LSE y el gobierno del Reino Unido. Duncan fue anteriormente periodista de datos, editor y autor. Trabajó como editor consultor en The Guardian, como editor ejecutivo en Penguin Books y Profile. Su libro, The Burning Question - en coautoría con Mike Berners-Lee y escrito mientras era investigador honorario en el University College de Londres - es una mirada guiada por los datos sobre el uso global de energía y el cambio climático.

 

Katherine RileyKatherine Riley escribe publicaciones en blogs y crea visualizaciones para mostrar nuevos recursos y plantillas de Flourish, además de brindar soporte a los usuarios que usan la herramienta en las salas de redacción. Anteriormente fue una Google News Fellow para el diario británico Financial Times y Editorial Fellow en la revista estadounidense The Atlantic.

 

 

Debra AndersonDebra Anderson es una ejecutiva de datos, emprendedora, oradora y educadora reconocida por sus enfoques innovadores en la narración de datos. Como cofundadora y directora de estrategia de Datavized Technologies, desarrolló herramientas de datos gratuitas y de código abierto para periodistas y salas de redacción con el apoyo de Google News Initiative y la Online News Association y creó un software de visualización de datos inmersivo utilizando WebXR. Ha dirigido talleres en la Escuela de Posgrado de Periodismo Craig Newmark en la City University de Nueva York (CUNY), el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), la Conferencia WeCode de Harvard y en las Naciones Unidas. En 2018, Fast Company nombró a Debra como una de las principales ejecutiva de negocios y fue miembro del jurado y oradora en los 26º Premios Malofiej y la Cumbre Mundial de Infografía. Ella vive en Brooklyn con su esposo.

Introducción al MOOC

 Introduccióon

1. Video de bienvenida

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2. Programa de estudio

Programa de estudio

 Materials

1. Sumergiéndose en el Periodismo de Datos: Estrategias para comenzar o profundizar - Resumen por Paulette Desormeaux [American Press Institute]

2. Manual de Periodismo de Datos - Introducción - Resumen por Paulette Desormeaux

3. Cómo mienten los gráficos de Alberto Cairo - Resumen por Adriano Belisário, traducción de Paulette Desormeaux

Encontrar y obtener datos

 En este módulo aprenderás a:

  • Encontrar datos utilizables en línea
  • Evaluar las fuentes de datos
  • Comprender diferentes formatos de archivos de datos
  • Descargar los datos

 Clases de Vídeo

1. Por qué el periodismo de datos no es magia

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2. Ejemplos del tipo de historias basadas en datos que verás en este MOOC

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3. Búsqueda y obtención de datos - Búsqueda avanzada con Google

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4. Búsqueda y obtención de datos –Google Dataset Search

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5. Búsqueda y obtención de datos – Google Public Data Explorer

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6. Búsqueda y obtención de datos – Comando importHTML de Google Sheets

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7. Búsqueda y obtención de datos – Web Scraper

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 Lecturas

Preparación de los datos

 En este módulo aprenderás a:

  • Procesar y limpiar datos
  • Preparar los datos para ser analizados y visualizados
  • Desarrollar buenas prácticas en el procesamiento de datos

 Clases de Vídeo

1. Introducción al Módulo 2: Preparando los datos

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2. Preparación de los datos – Integridad de los datos

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3. Preparación de los datos – Limpiando datos con Google Sheets

Ver Video  Transcripción  Conjunto de Datos

4. Preparación de los datos –Limpiar los datos con Google Cloud Dataprep

Ver Video  Transcripción  Conjunto de Datos

5. Preparación de los datos – Limpiar los datos con OpenRefine

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 Lecturas

 Recursos Adicionales

Encontrar historias en los datos

 En este módulo aprenderás a:

  • Identificar ideas potenciales en conjuntos de datos
  • Utilizar herramientas gratuitas para realizar análisis exploratorios básicos

 Clases de Vídeo

1. Introducción al Módulo 3 – Encontrar historias en los datos

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2. Cualquier persona puede ser periodista de datos

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3. Introducción a Data Studio

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4. Comenzando con Data Studio Return to: Módulo 3

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5. ¿Cómo funciona Data Studio?

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6. Crear un informe en Data Studio

Ver Video  Transcripción  Conjunto de Datos

7. Agregar visualizaciones y gráficos a su informe de Data Studio

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8. Incorporando contenido externo con Data Studio

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9. ¿Cómo compartir su informe de Data Studio?

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10. Palabras finales con Minhaz Kazi

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 Lecturas

 Recursos Adicionales

Aprendizaje automático en periodismo de datos

En este módulo aprenderás a:

  • Identificar qué es y qué no es el aprendizaje automático
  • Ver los usos del aprendizaje automático en salas de redacción
  • Usar estas herramientas para el periodismo de investigación

 Clases de Vídeo

1. Introducción al módulo: Aprendizaje automático para dar forma a historias basadas en datos

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2. Aprendizaje automático en periodismo de datos

Ver Video  Transcripción  Diapositivas

3. Entender el aprendizaje automático

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4. Aprendizaje automático en las redacciones

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5. ¿Cuándo usar el aprendizaje automático?

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6. Herramientas de aprendizaje automático

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 Lecturas

Recursos Adicionales

Visualización de datos

En este módulo aprenderás a:

  • Crear visualizaciones que no solo consisten en diseñar hermosos mapas y gráficos, sino que son comprensibles
  • Comprender los conceptos esenciales de visualización, como las codificaciones visuales
  • Ordenando, limitando e exportando resultados das consultas
  • Elegir el gráfico o mapa adecuado según la naturaleza de los datos y los mensajes que deben transmitir

 Video Classes

1. Introducción al Módulo 5

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2. Cualquier persona puede aprender sobre visualización

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3. Definición de una visualización

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4. La visualización se vuelve masiva

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5. Los elementos de la visualización de datos

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6. Identificando las codificaciones

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7. La capa de anotaciones

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8. La Capa de Personalización

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9. Cómo pueden mentir las visualizaciones

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10. Leer demasiado en una visualización

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11. Cómo elegir las codificaciones adecuadas

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12. El vocabulario visual

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13. Panorama general vs. Detalles

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14. Usar múltiples visualizaciones

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15. Resumen del módulo

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16. Introducción a Flourish

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17. Lo básico de Flourish: tabla de datos, importar datos y configuraciones de columna

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18. Plantilla de gráficos de líneas, barras y circulares

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19. La plantilla de dispersión

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20. La plantilla de tabla

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21. ¡Mapas! Descripción general de las plantillas de mapas y la plantilla de mapa de proyección

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22. La plantilla de encuesta y las opciones de diseño

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23. Anotaciones y colores

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 Lecturas

 Recursos Adicionales

Narración basada en datos

En este módulo aprenderás a:

  • Determinar cómo encaja contar historias en el amplio panorama de los datos
  • Identificar lo que hace una buena historia de datos y lo que la hace narrable y memorable
  • Identificar las diferentes formas que puede tomar la narración basada en datos
  • Acoger la experimentación, con ejemplos de The Pudding

 Video Classes

1. Introducción Módulo 6

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2. Historias guiadas por datos (Este video es parte del módulo 1 y del módulo 6)

Ver Video  Transcripción  Diapositivas

3. El pasado y el presente de la narración basada en datos

Ver Video  Transcripción  Field of Vision - Concussion protocol (Vídeo completo) en inglés

4. Cómo pasar de la idea a la ejecución

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5. Cómo hacer que sus historias con datos brillen

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6. Éxitos, experimentos y fracasos de The Pudding

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7. Popups y Hacer visualizaciones en Flourish aptas para dispositivos móviless

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8. Exportar y publicar, e Historias de una sola diapositiva

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9. Introducción a las historias de Flourish

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10. Consejos de historias para plantillas específicas: historias de mapas e historias de encuestas

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11. Otros recursos de historias: diapositiva básica y audio/reproducción automática

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 Lecturas

 Recursos Adicionales