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Guía docente

2, 1, 8, 4, 6, 7, 5, 9, 10, 3

Módulos

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Módulo 1:periodismo:visualización:datavis:dataviz:ddj:datajournalism:periodismodatos:precisionjournalism🚗

  authors = ["javier_canton", "alison_killing", "mario_perez-montoro", "david_rodriguez", "emilio_silva"]
        
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   caption = "Imagen remezclada de Visualization Matrix por Lauren Manning - CC BY 2.0"

Objetivos

• Conocer los métodos y técnicas del periodismo de investigación y comprender el periodismo de datos
• Conocer ejemplos de periodismo de datos y saber analizar su calidad y su valor
• Conocer los fundamentos éticos y regulatorios del tratamiento de datos y saber aplicar criterios para cumplir con ellos

Equipo docente

• Profesorado: Javier Cantón y Mario Pérez-Montoro
• Talleres: Javier Cantón y Mario Pérez Montoro
• Charlas: Alison Killing, David Mateos y Emilio Silva

Módulo 2   bash regex git html css js python r internet web protocolo tcp ip

  authors = ["adolfo_anton", "ignacio_azcona", "asuncion_bernardez", "alba_martin", "daniel_mery", "sanju_tiwari"]
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    caption = "Imagen de Eric Fischer - CC-BY 2.0"

Objetivos

• Ser capaz de manejar herramientas, archivos y procesos con la línea de comandos.
• Entender el funcionamiento de los protocolos TCP/IP y de la red Internet.
• Conocer los fundamentos de los lenguajes y protocolos de la WWW.
• Conocer los fundamentos de programación y saber hacer programas sencillos en un lenguaje de Script como Python.
• Saber utilizar editores y sistema de control de versiones y trabajo en grupo como Git.
• Comprender el concepto de máquina virtual y saber crearlas.
• Copiado de archivos: cp, mv, ftp, scp, rsync.
• Conocer herramientas para la redacción y edición de documentación técnica, informes, procesos de cálculo, etc. Edición y sintaxis de lenguajes específicos, como LaTeX

Equipo docente

• Profesorado: Adolfo Antón Bravo
• Talleres: Alba Martín Campos, Daniel Mery
• Charlas: Ignacio Azcona, Asunción Bernárdez, Sanju Tiwari

Módulo 3   web http html css js bootstrap librerias usabilidad usability ux accesibilidad accessibility wai responsive bots videojuegos transmedia multimedia digital hybrid híbrido

  authors = ["miren_berasategi", "julian_perez"]

  [image]
    caption = "Imagen de Floating Satellites - por visiophone CC-BY 2.0"

Objetivos

• Saber desarrollar aplicaciones interactivas simples para la Web con propósitos de presentación de datos
• Comprender la usabilidad, universalidad, la accesibilidad y los factores humanos en el entorno digital y aplicar técnicas para evaluarlos y diseñar de acuerdo a principios y directrices
• Conocer las técnicas y métodos para una comunicación efectiva en el medio digital
• Formatos transmedia: videojuegos, bots, etc.

Equipo docente

• Profesorado: Julián Pérez Romero.
• Talleres:
• Charlas: Miren Berasategi

Módulo 4   imagen audio texto video formatos conversión tratamiento manipulación ocr bitmap svg png jpg

authors = ["jesusda_navarro"]

[image]
 caption = "https://unix.stackexchange.com/questions/117936/options-to-show-images-when-on-the-console CC-BY-SA"

Objetivos

• Adquirir un conocimiento profundo de los principales formatos digitales de contenidos multimedia, así como de herramientas para su edición, producción y publicación
• Conocer como editar tanto imágenes de mapa de bits como vectoriales
• Poseer las habilidades para editar audios y videos
• Desarrollar flujos de trabajo para diferentes formatos finales: impreso, web, video, etc
• Conocer y saber manejar recursos de materiales gráficos de libre uso
• Tener un cúmulo de nociones sobre licencias y derechos de autor/a

Equipo docente

• Profesorado: Jesusda Navarro.
• Talleres:
• Charlas:

Módulo 5   tratamiento limpieza curación curator conversión pandoc r python refine openrefine analisis visualización

  authors = ["yolanda_garcia"]

  [image]
    caption = "https://medium.com/the-data-experience/building-a-data-pipeline-from-scratch-32b712cfb1db CC-BY-SA"

Objetivos

• Ser capaz de limpiar, tratar y convertir datos con lenguajes de tratamiento de datos como Python o R, y herramientas como OpenRefine
• Ser capaz de convertir datos con herramientas ETL
• Aplicar motores de indexación para la búsqueda y recuperación de información

Equipo docente

• Profesorado: Yolanda García
• Talleres:
• Charlas:

Módulo 6   r python estadística stats pln nlp machinelearning aprendizajeautomático patterns patrones redessociales social networks redes socialnetworks

  authors = ["alejandro_zappala"]
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    caption = "Imagen de Linkedin maps data visualization - por luc legay CC-BY-SA 2.0"

Objetivos

• Ser capaz de realizar análisis estadísticos con el lenguaje de tratamiento de datos R

  • Estadística descriptiva: Variables estadísticas unidimensionales y bidimensionales
  • Regresión y correlación
  • Probabilidades
  • Teoría de muestras e inferencia estadística
• Comprender y saber aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural con Python
• Ser capaz de aplicar algoritmos de aprendizaje automático y análisis de patrones.
• Realizar análisis y visualización de redes sociales
• Comprender la estructura de la información necesaria para poder realizar análisis de redes
• Realizar visualizaciones exploratorias con Gephi para entornos locales
• Ser capaz de redactar y editar documentación técnica con lenguajes diseñados específicamente para ello, como RMarkdown y LaTeX

Equipo docente

• Profesorado: Alejandro Zappala.
• Talleres:
• Charlas:

Módulo 7   web buscador webscraping python spider crawler bot curl cron api apirest

  authors = ["martin_nadal", "yolanda_ruiz"]

  [image]
    caption = "Imagen de Tony Hirst CC-BY 2.0"

Objetivos

• Aplicar técnicas y herramientas para la adquisición de datos de Internet, mediante APIs o scraping
• Adquisición de datos de portales de datos abiertos
• Técnicas scraping de páginas web y documentos
• Ser capaz de aplicar herramientas de extracción de datos desde formatos cerrados para impresión como PDF

Equipo docente

• Profesorado: Martín Nadal y Yolanda Ruiz
• Talleres:
• Charlas:

Módulo 8   visualización estética arte interacción diseño datos experimentación hibridación

authors = ["alba_g_corral"]
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      caption = "Imagen de Fritz Frizzante - CC-BY 3.0"

Objetivos

• Comprender los fundamentos psicológicos y físicos de la visualización de datos.
• Saber aplicar criterios para el diseño de la visualización.
• Saber desarrollar visualizaciones interactivas de datos.
• Fundamentos estéticos

Equipo docente

• Profesorado: Alba G. Corral.
• Talleres:
• Charlas:

Módulo 9   visualización dataviz datavis mapa mapas sig gis python qgis gvsig latitude altitude coordinates coordenadas

  authors = ["alejandro_zappala",]
  [image]
    caption = "Imagen de Eric Fischer - CC-BY 2.0"

Objetivos

• Saber integrar visualizaciones de datos con mapas

  • Conocer las fuentes de información geográfica y servicios oficiales
  • Comprender los distintos formatos y normas para información geográfica
  • Saber aplicar operaciones y procesos para tratar con información geográfica y realizar operaciones simples
• Conocer herramientas de visualización, dashboarding y diseño de visualizaciones de datos
• Saber aplicar herramientas y medios de visualización avanzados, inmersivos o empotrados

Equipo docente

• Profesorado: Alejandro Zappala.
• Talleres:
• Charlas:

Módulo 10   sql sparql taxonomia ontologia index web buscar biblioteca conocimiento grafo

authors = ["martin_nadal"]
[image]
 caption = "La típica imagen que buscas sobre bases de datos :-)"

Objetivos

• Conocer el modelo de bases de datos relacional y saber hacer consultas en el lenguaje SQL
• Conocer diferentes Sistemas de Organización del Conocimiento (taxonomías, ontologías, etc.) y saber utilizarlos y consultarlos (SPARQL)
• Introducción GraphQL, NoSQL
• Ficheros de datos (JSON, CSV, YAML)

Equipo docente

• Profesorado: Martín Nadal.
• Talleres:
• Charlas:

Trabajo de Fin de Máster   tfm trabajo proyecto experimento laboratorio

  authors = ["adolfo_anton",  "javier_canton", "yolanda_garcia", "martin_nadal", "julian_perez", "mario_perez", "alejandro_zappala",]
  [image]
    caption = "Falta imagen"

Propuesta y desarrollo justificado de un proyecto de valor empresarial o de innovación, aplicando las competencias adquiridas en el resto del estudio y la metodología de proyectos.

La evaluación del trabajo final se realiza mediante la defensa del trabajo ante un tribunal compuesto por profesores del programa y expertos en la materia. Se valora la documentación aportada, la presentación y la defensa del trabajo, y los criterios de evaluación incluyen la originalidad, la aplicación de conceptos técnicos y la aportación de valor.

COMMENT Local Variables   ARCHIVE