Repositorio de trabajo del módulo

Índice de actividades realizadas en la materia 2122-PD0D09-PERIODISMO DE DATOS II: HERRAMIENTAS DIGITALES PARA LA VISUALIZACIÓN Y PRESENTACIÓN DE DATOS (MPDD21) del Máster Universitario en Periodismo Digital y de Datos de la Universidad Nebrija:

• Actividad dirigida 1
• Actividad dirigida 2
• Actividad dirigida 3
• Actividad voluntaria perteneciente a la actividad dirigida 3
• Actividad dirigida 4

¿Qué he aprendido durante el desarrollo de la materia?

Durante el desarrollo de la materia he aprendido conceptos básicos relevantes a la hora de llevar a cabo visualización de datos. A continuación, cito lo realizado durante las distintas actividades de modo resumido y qué conceptos puedo destacar de cada una de ellas, que me podrán servir a futuro:

1. Actividad dirigida 1: La primera actividad ha consistido en buscar una visualización de datos y analizarla a través del uso de Markdown. En esta actividad he aprendido el uso de este tipo de código (Markdown), que no conocía previamente con total soltura y que a día de hoy ya puedo emplear fácilmente.

• Para poner títulos se emplea el # a principio de frase si es h1 y se continúa con el número de almuadillas pertinentes en función del número de título (hasta h6), es decir, si quiero poner un h2 tendré que poner al inicio de la línea 2 almuadillas, para un h3 serían 3 almuadillas y así sucesivamente.
• Para añadir cursiva hay que poner antes y después de la palabra o frase un asterisco(*).
• Para añadir negrita hay que poner antes y después de la palabra o frase dos asteriscos (**).
• Para añadir ambos, negrita y cursiva, hay que poner antes y después de la palabra o frase tres asteriscos.
• Si quiero emplear una lista desordenada debo poner al inicio de cada elemento de la lista un guion (-).
• En el caso de que lo que quiera emplear sea una lista ordenada, en lugar del guión, emplearé el número de lista seguido de punto (1.)
• Por último, pero no menos importante, los enlaces se identifican con el uso de [] para marcar la parte del texto que será enlace y posteriormente (sin espacio entre ambos) el uso de paréntesis (()) para identificar el enlace, que no se visualizará en el texto, pero que será al lugar que diriga clicar en el texto enlazado. Tanto para títulos como para listados entre el elemento identificador y el texto hay que dejar un espacio. Esta actividad la llevamos a cabo a través de GitHub.

2. Actividad dirigida 2: En esta actividad hemos como convertir el contenido de GitHub a página web a través de la pestaña de Ajustes y en la opción Páginas. De este modo, lo que se hace en GitHub puede visualizarse como página web.En esta actividad hemos aprendido sobre programación literaria. También hemos aprendido como emplear Git Bash. Puede verse todo lo llevado a cabo directamente en el enlace de la Actividad dirigida 2. Gracias a esta práctica tengo varios conceptos importantes del uso de la terminal claros:

• cd sirve para moverse de una carpeta a otra dentro de la terminal.
• pwd es el código empleado para identificar en que carpeta nos encontramos.
• ls se emplea para visualizar el contenido dentro de una carpeta. Si añadimos -a podremos ver también los archivos ocultos.
• git clone seguido del enlace a GitHub sirve para clonar el repositorio dentro del archivo local.
• git config es el código para configuración de GitHub y para identificarnos y que podamos tener acceso debemos darle el user.name y el user.email.
• mv sirve para mover un archivo de un lugar a otro.
• rm es el código empleado para eliminar archivos.
• nano es un editor con forma de consola, que sirve para editar archivos directamente a través de Git Bash.
• git status se utiliza para saber el estado o la diferencia entre los archivos de la carpeta local y de GitHub.
• git add sirve para agregar modificaciones al repositorio de GitHub. Tanto esta opción como las dos siguientes pueden llevarse a cabo en varios archivos simultáneamente.
• git restore se usa para restaurar archivos a la versión previa.
• git commit -m "Mensaje" es para añadir un comentario identificativo a los cambios realizados.
• git push guarda los cambios en el repositorio. En caso de que queramos forzar un cambio, aunque Git Bash nos avise de que algo puede suceder (por ejemplo una reescritura) debemos añadir --force.
• git pull funciona en el sentido contrario para guardar los cambios del repositorio en el archivo local.

3. Actividad dirigida 3: En la tercera actividad hemos aprendido a realizar programación literaria. Algo que se ha añadido también en la actividad previa y que se realizado hasta el final de la materia. Se trata de explicar el código a través de la terminal empleando Markdown para el texto y, por tanto, para los códigos las <``> (una al inicio y otra al final) para identificar palabras/líneas de código o para identificar fragmentos de código (tres al inicio y tres al final). También en esta actividad hemos aprendido como se usa Jupyter con documentos de Python, y como estos mismos se pueden visualizar en la web de GitHub descargándolos con formato de Markdown. Én Jupyter, lo más llamativo es que al emplear Python podemos ir llevando a cabo la programación literaria a la vez que ejecutamos el código. De este modo, se mezcla el uso de código con el texto en Markdown. El atajo de teclado para crear un nuevo recuadro es b. Si queremos que el recuadro sea de código tendremos que marcar `r` y para que el tipo de recuadro sea Markdown tendremos el atajo es `m`.
   Para ejecutar el código o finalizar la edición de Markdown debemos pulsar `Ctrl + enter`. Todo lo que se modifica en Jupyter está siendo actualizado en local, por lo tanto, hay que ir a la terminal de Git Bash para pushear los archivos. Esta actividad la hemos realizado con el código de Web Scrapping de una práctica llevada a cabo previamente en otra materia (Programación). Se ha llevado a cabo también una actividad voluntaria de programación literaria para otra actividad de la misma materia de otros compañeros, El juego del Calamar.

4. Actividad dirigida 4: En esta última actividad hemos aprendido lo más interesante de la materia. Como recoger datos de tablas, a trabajar con ellos y, sobre todo, a convertir el contenido importante de las mismas en gráficas. Esto se ha llevado a cabo también con el uso de Jupyter en archivo Python, pero se puede replicar a través del código de R, por ejemplo. En este caso, aunque todo era nuevo y de gran interés, me quedo con los siguientes códigos aprendidos e información relevante: - df el uso de creación de variables dataframe para buscar fragmentos de información en los conjuntos de datos. - La recomendación de nombrar las URLs que se vayan a utilizar en varias ocasiones como variables, para no tener que escribir siempre la URL extensa. - Para que una variable lea código en Json hay que llamarla de la siguiente forma pd.read_json().

• Si lo que quisieramos leer fuese un archivo csv el código sería pd.read_csv(). - Para seleccionar datos debemos crear una variable que defina el contenido de la variable previa definida y añadiéndole .set_index('Valor eje X')['Valor eje Y'].
• Si queremos plotear esta variable para visualizarla en una gráfica normal tendremos que éscribir el nombre de la variable seguido de .plot() y dentro de los paréntesis podremos añadir, por ejemplo, title="Título en la gráfica". También dentro del paréntesis se podrá seleccionar el tipo de gráfica a emplear, podría ser ,kind="area" para que se coloree el área o ,kind="bar" en caso de que interese una gráfica de barras (por ejemplo).
• También se pueden agrupar los contenidos de gráficas con valores similares a través de la concatenación (pd.concat([contenido-1,contenido-2...contenido-n], axis=1)). A esta gráfica podemos ponerle el encabezado de las columnas con el nombre de la gráfica actualmente creada (debe haber sido nombrada como variable) seguido de .columns= ['Nombre-1', 'Nombre-2'...'Nombre-n']. Para finalizar, podemos hacer el ploteo de los elementos concatenados (esta última variable).