Este es un documento explicativo sobre la práctica 3 (de la asignatura Periodismo de Datos en la Universidad Carlos III de Madrid) que se haya adjunta en este mismo repositorio de GitHub en formato html e ipynb. Una segunda parte de la práctica 3 en la que se trabaja con folium se haya adunta en los mismo formatos html e ipynb. En este documento no se ahondará en cada paso técnico llevado a cabo en la práctica, ya que estos comentarios ya se detallan en los propios documentos en formato html e ipynb que hemos mencionado. Se trata más bien de una reflexión sobre la utilidad y aplicabilidad de la práctica para un futuro desempeño profesional.
Brevemente, podemos resumir que la práctica ha consistido en descargarse una base de datos para trabajar en Phyton 3 a través de Jupyter. Hemos usado APIs con pandas y hemos podido visualizar los datos con JSON como dataframes y gráficos, explorando sus características. Además, hemos aprendido a modificar la manera en que se visualizan dichos dataframes (por ejemplo, función "set_index") y gráficos (por ejemplo, argumento de plot "title=" o "kind="). El último paso, relacionado con lo anterior, ha sido combinar dichos dataframes y gráficos para comparar y distintos datos a un mismo tiempo. También hemos aprendido a descargar los datos en csv o los gráficos en png para poder utilizarlos para nuestras noticias. Para la segunda parte de la práctica, la idea era, trabajando con la misma metodología de lectura de datos, crear la visualización sobre un mapa utilizando folium. No obstante, no dio tiempo en la clase a culminar la práctica, pero se explica la metodología con que obtenemos los dataframes (de manera análoga a la primera parte de la práctica) y cómo crear el mapa con folium sobre el que se visualizarían.
Pyhton te permite mediante una serie de funciones muy sencillas explorar datasets muy complejos. Gracias a funciones como "columns" o "info" podemos conocer nuestros datos y ver cuáles son sus potencialidades para un artículo de manera mucho más rápida e intuitiva. Nos permite incluso centrarnos en tan solo una variable sin eliminar el resto de datos (como hicimos por ejemplo con "[Countries]"). El uso de JSON o pandas para leer y usar las APIs también es primordial. Poder combinarlos amplia sus posibilidades y nos permite ser creativos y adaptar los datos a las necesidades que tengamos a la hora de redactar/ilustrar una información. Lo mismo ocurriría con los mapas con folium. Poder descargarse los datos que hemos tratado también nos ahorra gran cantidad de tiempo y evita errores, pues ya mantenemos los datos de origen tal y como los hemos encontrado, pero una vez los hemos explorado o reestructurado según nuestros intereses con las funciones comentadas. Al poder descargarse directamente los gráficos los podemos incluir como visualizacionesen nuestras informaciones: son sencillos, claros, y no tendrán errores, pues se dibujan desde el propio dataframe. Las posibilidades de diseño son amplias, asi que la aplicabilidad es plena.
Aunque a lo largo de estas semanas hemos aprendido algunas de nociones para poder tratar los datos (y visualizarlos) de la manera en que lo hemos podido hacer gracias a comandos, funciones y lenguajes, puede que aún nos falte base y fijar conceptos. Comienzan a cobrar sentido las órdenes y equivalencias entre lo que aplicamos las primeras semanas del curso y la manera en que podemos usarlas para acceder a datos, tratarlos y crear visualizaciones que puedan ser objeto de noticias y que marquen la diferencia respecto a otro tipo de Periodismo de datos que se está haciendo en nuestro país. Al redactar la práctica viendo lo que hemos hecho paso por paso, entendemos los cómos y los porqués, aunque es cierto que surgen nuevas dudas que, por otro lado, son potencialidades para seguir explorando. Al comentar paso por paso lo que habíamos estado haciendo, reflexioné sobre que, en realidad, no sé hasta qué punto comprendemos qué es exactamente una API o pandas, aunque sepamos cómo usarlo (al menos parcialmente) o pará qué nos está sirviendo. Creo que solo conocemos la punta del Iceberg de las potencialidades y usos que podríamos darle, pero poco a poco nos formamos las claves y bases para seguir formándonos y aprendiendo y es un camino que podremos seguir recorriendo cuando termine la asignatura una vez conocemos que existen y podemos hacer cosas útiles e interesantes con ellos. Respecto a la práctica con folium, faltaría culminarla y aprender a volcar los datos sobre el mapa aunque, una vez entendida la primera parte del proceso, creo que sería sencillo hacerlo a través de explicaciones que seguramente podamos encontrar en otros repositorios de github o fuentes análogas.