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* Home
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** Dataviz
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  label = '<i class="fas fa-blog"></i> Ahora con Hugo'
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#+end_src
El Máster de Formación Permanente en Periodismo y Visualización de Datos de la Universidad de Alcalá ha lanzado su edición 2022-2023. Comienza el viernes 18 de noviembre con la presentación del coordinador del máster Adolfo Antón Bravo y la conferencia inaugural de la premio Pulitzer Alison Killing. Las clases finalizan el martes 18 de julio de 2023.

Si quieres apuntarte, pregúntanos.

Puedes contactarnos por: [[mailto:masterperiodismodata@uah.es][e-mail]], [[https://twitter.com/masteruah][Twitter]], [[https://www.instagram.com/masterperiodismodata/][Instagram]], [[https://vis.social/@mpvd][Mastodon]], [[https://www.facebook.com/masterperiodismodata/][Facebook]], [[https://t.me/datosperiodismo][Telegram]], [[https://www.linkedin.com/groups/12444505/][LinkedIn]] o [[https://matrix.to/#/#mpvd:matrix.egelesta.net][Matrix]]

** Cuestiones
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   :EXPORT_TITLE: MPVD de Periodismo y Visualización de Datos
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    name = "Dónde"
    description = "La red es basta e infinita"
  
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    icon = "clock"
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    name = "Empezamos"
    description = "18 Noviembre 2022"
  
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    icon = "user-circle"
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    name = "Valientes"
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    icon = "calendar-alt"
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    name = "Cómo"
    description = "Aprendizaje basado en la práctica"
  
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    icon = "percentage"
    icon_pack = "fas"
    name = "Por qué"
    description = "Software libre y pensamiento crítico"
  
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    icon = "sync-alt"
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    name = "Cibernética"
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** Hola Mundo                                                      :noexport:
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#+end_src

Desde 2014 hemos organizado talleres de formación de periodismo y visualización de datos en Medialab-Prado, la Asociación de la Prensa de Madrid, la Universidad Politécnica de València, la Universidad de Castilla-La Mancha o el Centro Cultural Etopía de Zaragoza, entre otros.

También hemos formado parte activa del Grupo de Periodismo de Datos de Medialab-Prado, de Geoinquietos Madrid, de la School of Data de OKFN, de Journocoders o del Datalab de Medialab-Prado.

Durante este tiempo hemos constatado que haciendo se aprende mucho; que se necesitan buenas bases sobre las que crecer; que si colaboras ganas; que si dudas y preguntas multiplicas la resolución; que siempre hay apps que molan pero el software libre se mantiene; que la formación en periodismo y visualización de datos como la que planteamos no se realiza formalmente de esta manera en ninguna institución.

Por eso lanzamos esta apuesta formativa, porque no hay ninguno igual y porque sigue siendo necesaria esta formación, trasladar esa experiencia a un entorno formal y ofrecer un recorrido completo que capacite en la realización de narrativas basadas en la recopilación, el análisis y la visualización de datos.

Tanto esta narrativa como la especial atención a los datos no se circunscribe al mundo del periodismo sino a cualquier persona/entidad que quiera aprender de los datos e incorporarlo a su forma de trabajo y su discurso.

** Habilidades
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   :EXPORT_TITLE: El contenido como código
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  name = "Pensamiento crítico"
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  name = "Investigación periodística"
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  icon = "chart-line"
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  icon = "database"
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  name = "Datos"
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#+end_src

** Claustro
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   :EXPORT_HUGO_CUSTOM_FRONT_MATTER: :subtitle "Conoce nuestro equipo"
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[content]
  user_groups = ["Profesorado", "Talleres", "Charlas", "Alumni"]

[design]
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  #   # Show user's interests? (true/false)
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  #   # Show user's organizations/affiliations?
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#+end_src

Contamos con un amplio bagaje en el mundo de los datos: periodismo y visualización pero también en sistemas de información geográfica, procesamiento de lenguaje natural, bases de datos, arte y tecnología, nuevas narrativas, multimedia, transmedia, entornos web, lenguajes de programación...

** Guía docente
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   :EXPORT_TITLE: Guía docente
   :EXPORT_HUGO_CUSTOM_FRONT_MATTER: :subtitle "Diez módulos para dominar el periodismo y la visualización de datos"
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** Blog
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** Multimedia
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** Contacto
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Escríbenos y te contamos cómo inscribirte. También puedes preguntarnos cualquier duda o hacernos sugerencias :unicorn:

* COMMENT Local Variables                          :ARCHIVE:
  
# Local Variables:
# eval: (org-hugo-auto-export-mode)
# End:
