Explorar, limpiar y transformar datos
Por Jessenia Araya
El segundo día de taller tuvimos la exposición de Irene Ros una geek de la información nos mostró varias herramientas y opciones para limpiar los datos.
Los conceptos de #scrapear empiezan a sonar en nuestros oídos esta parte de limpiar los datos y visualizarlos ver los comportamientos de la información me pareció muy enriquecedor.
Vimos herramientas como "Many eyes" para visualizar de manera más veloz. Estas cosas particularmente valiosas para un diseñador, lograr visualizaciones que nos permitan luego entrar de manera profunda a los datos y hacer cosas más ambiciosas, es como una maqueta o un boceto. Además permite ver comportamientos en los datos, eso que nos va a permitir contar una historia más completa.
Luego Nicola Hughes nos mostró lenguajes como PYTHON para hacer pequeñas inserciones de código. Lo más importante para nosotras acá es acercarnos a lenguajes a código, a entrar en las líneas y empezar a entender.
Ya empezamos a pensar ideas los organizadores nos han compartido varias bases de datos y nos han comentado un poco de poco la compilaron. Estamos seleccionando los temas que nos parecen interesantes.
La idea es tomar algún tema y desarrollarlo para presentarlo con la participación de todas.
Yo caí en un grupo de chicas muy poderosas con grandes ideas y buenas preguntas.
Acá les muestro algunas imágenes de las chicas y les comparto algunos links de les pueda servir para ir traveseando.
Python: https://t.co/twCwH8BFhV
https://gist.github.com/DataMinerUK/5907695
Scraper: http://t.co/G09HV503Uo
Open: openrefine.org
El segundo día de taller tuvimos la exposición de Irene Ros una geek de la información nos mostró varias herramientas y opciones para limpiar los datos.
Los conceptos de #scrapear empiezan a sonar en nuestros oídos esta parte de limpiar los datos y visualizarlos ver los comportamientos de la información me pareció muy enriquecedor.
Vimos herramientas como "Many eyes" para visualizar de manera más veloz. Estas cosas particularmente valiosas para un diseñador, lograr visualizaciones que nos permitan luego entrar de manera profunda a los datos y hacer cosas más ambiciosas, es como una maqueta o un boceto. Además permite ver comportamientos en los datos, eso que nos va a permitir contar una historia más completa.
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| http://www-958.ibm.com/software/analytics/manyeyes/ |
Luego Nicola Hughes nos mostró lenguajes como PYTHON para hacer pequeñas inserciones de código. Lo más importante para nosotras acá es acercarnos a lenguajes a código, a entrar en las líneas y empezar a entender.
Ya empezamos a pensar ideas los organizadores nos han compartido varias bases de datos y nos han comentado un poco de poco la compilaron. Estamos seleccionando los temas que nos parecen interesantes.
La idea es tomar algún tema y desarrollarlo para presentarlo con la participación de todas.
Yo caí en un grupo de chicas muy poderosas con grandes ideas y buenas preguntas.
Acá les muestro algunas imágenes de las chicas y les comparto algunos links de les pueda servir para ir traveseando.
Python: https://t.co/twCwH8BFhV
https://gist.github.com/DataMinerUK/5907695
Scraper: http://t.co/G09HV503Uo
Open: openrefine.org
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