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.
Alberto 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 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 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 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 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 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 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 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 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.
Introduccióon
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
En este módulo aprenderás a:
Clases de Vídeo
1. Por qué el periodismo de datos no es magia
2. Ejemplos del tipo de historias basadas en datos que verás en este MOOC
Ver Video Transcripción Diapositivas
3. Búsqueda y obtención de datos - Búsqueda avanzada con Google
4. Búsqueda y obtención de datos –Google Dataset Search
5. Búsqueda y obtención de datos – Google Public Data Explorer
6. Búsqueda y obtención de datos – Comando importHTML de Google Sheets
Ver Video Transcripción Conjunto de Datos
7. Búsqueda y obtención de datos – Web Scraper
Lecturas
1. “Sobre la ética del web scraping y el periodismo de datos” - Resumen en español por Paulette Desormeaux
2. “La extracción de datos para historias, Manual de Periodismo de Datos” - Resumen en español por Paulette Desormeaux
3. “Operadores de búsqueda avanzada” - Resumen en español por Paulette Desormeaux por Daniel M. Russell
En este módulo aprenderás a:
Clases de Vídeo
1. Introducción al Módulo 2: Preparando los datos
2. Preparación de los datos – Integridad de los datos
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
Lecturas
1. “Poniendo los datos en contexto” por Catherine D'Ignazio - Resumen en español por Paulette Desormeaux
2. “Colocando os dados em contexto” por Catherine D'Ignazio - Resumo por Adriano Belisário
Recursos Adicionales
1. “Tidy Data”, por Hadley Wickham Resumen de Adriano Belisário, traducción de Paulette Desormeaux
En este módulo aprenderás a:
Clases de Vídeo
1. Introducción al Módulo 3 – Encontrar historias en los datos
2. Cualquier persona puede ser periodista de datos
Ver Video Transcripción Diapositivas
3. Introducción a Data Studio
4. Comenzando con Data Studio Return to: Módulo 3
5. ¿Cómo funciona Data Studio?
6. Crear un informe en Data Studio
Ver Video Transcripción Conjunto de Datos
7. Agregar visualizaciones y gráficos a su informe de Data Studio
8. Incorporando contenido externo con Data Studio
9. ¿Cómo compartir su informe de Data Studio?
10. Palabras finales con Minhaz Kazi
Lecturas
1. “Guía de inicio rápido de Data Studio” [Google]
2. “Dimensiones y métricas en Data Studio” [Google]
3. “About the Data Studio Explorer” [Google]
Recursos Adicionales
1. Visualizing BigQuery data using Data Studio [Google]
En este módulo aprenderás a:
Clases de Vídeo
1. Introducción al módulo: Aprendizaje automático para dar forma a historias basadas en datos
Ver Video Transcripción Diapositivas
2. Aprendizaje automático en periodismo de datos
Ver Video Transcripción Diapositivas
3. Entender el aprendizaje automático
4. Aprendizaje automático en las redacciones
5. ¿Cuándo usar el aprendizaje automático?
6. Herramientas de aprendizaje automático
Lecturas
1. “Algoritmo de Buzzfeed que reveló aviones espías secretos” - Resumen de Adriano Belisario del artículo ‘Capacitamos una computadora para buscar aviones espía ocultos. Esto es lo que encontró '- Traducción de Paulette Desormeaux
2. “Cómo te sientes cuando el machine learning podría ayudarte” por Jeremy B. Merrill - Resumen en español por Paulette Desormeaux
Recursos Adicionales
1. “Evaluación de errores en datos criminales” - Resumen en español por Paulette Desormeaux [Los Angeles Times]
2. “Cómo el New York Times utiliza software para reconocer a los miembros del Congreso.” - Resumen en español por Paulette Desormeaux [Medium]
3. “What Does AI See When It Watches A Week Of Television News?” (en inglés) por Kalev Leetaru [Forbes]
4. “Global Fishing Watch: Protecting global fisheries” (en inglés) [Google]
5. “Classifying congressional bills with machine learning” (en inglés) por Sara Robinson [Medium]
En este módulo aprenderás a:
Video Classes
1. Introducción al Módulo 5
Ver Video Transcripción Diapositivos
2. Cualquier persona puede aprender sobre visualización
3. Definición de una visualización
4. La visualización se vuelve masiva
5. Los elementos de la visualización de datos
6. Identificando las codificaciones
7. La capa de anotaciones
8. La Capa de Personalización
9. Cómo pueden mentir las visualizaciones
10. Leer demasiado en una visualización
11. Cómo elegir las codificaciones adecuadas
12. El vocabulario visual
13. Panorama general vs. Detalles
14. Usar múltiples visualizaciones
15. Resumen del módulo
16. Introducción a Flourish
17. Lo básico de Flourish: tabla de datos, importar datos y configuraciones de columna
18. Plantilla de gráficos de líneas, barras y circulares
19. La plantilla de dispersión
20. La plantilla de tabla
21. ¡Mapas! Descripción general de las plantillas de mapas y la plantilla de mapa de proyección
22. La plantilla de encuesta y las opciones de diseño
23. Anotaciones y colores
Lecturas
1. Introducción del libro “El Arte Verdadero”, de Alberto Cairo- Traducción Paulette Desormeaux - Resumen por Adriano Belisário
Recursos Adicionales
1. “Cómo mienten los gráficos” de Alberto Cairo - traducción de Paulette Desormeaux, Resumen por Adriano Belisário
2. “The Data Journalism Handbook - Presenting Data to the Public” (en inglés)[DataJournalism.com]
3. “El manual de datos - Capítulo 7: Presentando los datos” - Resumen por Paulette Desormeaux
En este módulo aprenderás a:
Video Classes
1. Introducción Módulo 6
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
5. Cómo hacer que sus historias con datos brillen
6. Éxitos, experimentos y fracasos de The Pudding
7. Popups y Hacer visualizaciones en Flourish aptas para dispositivos móviless
8. Exportar y publicar, e Historias de una sola diapositiva
9. Introducción a las historias de Flourish
10. Consejos de historias para plantillas específicas: historias de mapas e historias de encuestas
11. Otros recursos de historias: diapositiva básica y audio/reproducción automática
Lecturas
1. “Qué preguntas hacer al crear un gráfico” - Resumen de Adriano Belisário
2. “Cómo hacer cosas cool. Parte 1: Trabajar con datos” The Pudding, por Ilia Blinderman - Resumen por Paulette Desormeaux
3. “Cómo hacer cosas cool. Parte 2: Diseñar” The Pudding, por Ilia Blinderman - Resumen por Paulette Desormeaux
Recursos Adicionales
1. “The Little of Visualization Design” (en inglés) por Andy Kirk
2. “In Defense of Interactive Graphics” (en inglés) por Gregor Aisch