open analytics 2014 - daniele grasso - herramientas open source en periodismo de datos
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Recopilación, limpieza y organización, análisis y visualización. Estas cuatro fases conforman el proceso de realización del periodismo de datos y en todas ellas las herramientas open source pueden servirnos de gran ayuda. A partir de dos ejemplos prácticos (mapa de paro municipal y The Migrants Files) mostraremos las utilidades de cinco aplicaciones en el desarrollo, análisis y tratamiento de grandes cantidades de datos: Detective.io (organización), Open Refine (limpieza), OpenOffice (análisis), QGIS (tratamiento geoespacial) y CartoDB (visualización cartográfica). Daniele Grasso (@danielegrasso) aterrizó en Madrid en 2009, después de una licenciatura en Filología Española en Milán. Ha empezado sus primeros pasos como periodista en el mundo freelance, escribiendo para diferentes diarios mientras cursaba un Máster en Periodismo en la Universidad Complutense de Madrid. Después de una etapa en un pequeño periódico digital, trabajó como corresponsal para una agencia y un periódico transalpinos. En Septiembre de 2012 empezó a cursar el Máster en Periodismo de Investigación, Datos y Visualización de la Universidad Rey Juan Carlos y la Escuela de Periodismo de Unidad Editorial. Actualmente mezcla números y palabras en el periódico El Confidencial.TRANSCRIPT
Open Source y periodismo de datos
Open Analytics 2014, Madrid
Daniele Grasso @danielegrasso | @EClaboratorio
¿Qué es la unidad de periodismo de datos de El Confidencial?
Del dato al mapa
Del dato al mapaSin OpenOffice no habría mapa
Del dato al mapa
● Herramienta: CartoDB● Archivo .shp con los polígonos de los 8.117
municipios españoles (Instituto Geográfico Nacional)
● Archivo de datos en shapefile: .dbf
Del dato al mapa: CartoDBPara periodistas...
Del dato al mapa: CartoDB
https://github.com/CartoDB/cartodb
...o para nerds.
http://here.com/livingcities/
Limpiar y organizar
