Programación y uso de Python en el desarrollo del periodismo de datos

  • Yolanda García Ruiz Universidad Complutense de Madrid
  • Victoria López Universidad Complutense de Madrid
  • Guadalupe Miñana Grupo Grasia, Social BigData
Palabras clave: Programación, Phyton, datos, periodismo

Resumen

Uno de los propósitos del periodismo de datos y del periodismo de investigación es la creación de historias visuales a través de la información y el tratamiento de los datos. En este sentido, Python es un lenguaje ideal para todos aquellos que deseen iniciarse en el mundo de la programación y el análisis de datos. Este lenguaje tiene la ventaja de que incluye una gran cantidad de librerías con herramientas que resuelven aspectos muy variados dentro de un proyecto periodístico. Por ejemplo, el acceso a la información contenida en medios digitales, el procesamiento de grandes volúmenes de datos que son difíciles de procesar usando medios tradicionales, así como la generación de gráficos que permitan a los usuarios visualizar los datos e interactuar con ellos.  En este artículo presentamos el lenguaje Python junto con el entorno de desarrollo Jupyter notebook y las librerías básicas para la explotación y el análisis de información.

Citas

Bokeh Development Team. (2016) . Bokeh: Python library for interactive visualization. Retrieved from http://bokeh. pydata. org/en/latest/

BOSTOCK, M. (2017) . Data-Driven Docu- ments. Retrieved from https://d3js. org/

BUZZ FEED and the BBC. (2016) . Data and Analysis: Detecting Match-Fixing Patterns In Tennis. Retrieved from https://github.com/BuzzFeedNews/2016-01-tennis- betting-analysis/blob/master/notebooks/ tennis-analysis. ipynb

Continuum Analytics. (2017) . Anaconda: The Most Popular Data Science Ecosystem. Retrieved from https://www. continuum. io/downloads

Data Briks. (2017) . DataBriks: The Unified Analytics Platform. Retrieved from https://community. cloud. databricks. com/login. html

GARCÍA-RUIZ, Y. (2017) . Programación y uso de Python en el desarrollo del periodis- mo de datos. Retrieved from https://github. com/ygarciar/PeriodismoDeDatosUCM/bl ob/c0016a4d5e06a572cb73b620f3265b6 57ef72229/Tema_1/pd. ipynb

Jupyter. org. (2017) . Try Jupyter. Retrieved from https://try. jupyter. org/

Los Angeles Times. (2016) . L. A. vacant buil- ding complaints analysis. Retrieved from https://github. com/datadesk/la-vacant- building-complaints-analysis/blob/master/ la-vacant-building-complaints-analysis. ipynb

MCKINNEY, W. (2012) . Python for Data Analysis. EEUU: O’Reilly.

MONGO DB. (2017) . MongoDB. Retrieved from https://www. mongodb. com/es

MUTHUKADAN, B. (2014) . Selenium with Python. Retrieved from http://selenium- python. readthedocs. io/

NLTK project. (2017) . NLTK project. Retrie- ved from NLTK

Propublica. (2016) . COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alterna- tive Sanctions) Analysis. Retrieved from https://github. com/propublica/compas- analysis/blob/master/Compas%20Analy- sis. ipynb

Python Software Foundation. (2017) . Python Software Foundation. Retrieved from https://www. python. org/

REITZ, K. (2017) . Requests: HTTP for Humans. Retrieved from http://docs. python-requests. org/en/latest/

RICHARDSON, L. (2017) . Beautiful Soup. Retrieved from https://www. crummy. com/software/BeautifulSoup/

ROSLING, H. (2006) . A Reproduction of Gap- minder. Retrieved from https://demo. bokehplots. com/apps/gapminder

The matplotlib development team. (2016) . Basemap. Retrieved from http://matplotlib. org/basemap/

The Matplotlib development team. (2017) . Matplotlib. Retrieved from http://matplotlib. org/

Twitter. (2017) . The Search API. Retrieved from https://dev. twitter. com/rest/public/search

WASKOM, M. (2017) . seaborn: statistical data visualization. Retrieved from http://seaborn. pydata. org/index. html

Publicado
2017-12-31
Cómo citar
García Ruiz, Y., López, V., & Miñana, G. (2017). Programación y uso de Python en el desarrollo del periodismo de datos. TecCom Studies, (8), 25-33. Recuperado a partir de http://teccomstudies.com/index.php?journal=teccomstudies&page=article&op=view&path[]=24
Sección
Artículos