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Fellowship latam: una plataforma de impacto

Marcos Ge - el Marzo 27, 2017 en Experiencias, Noticias

El programa Fellowship  de la red internacional Escuela de Datos invita a personas interesadas en la alfabetización de datos a postularse cada año para habilitar a otros en el uso de datos y crear comunidades locales que fortalezcan el uso de los mismos. Al mismo tiempo, el programa ha funcionado como una plataforma para proyectar el trabajo de sus participantes. Las ocho personas que han integrado las filas del fellowship siguen generando impacto, con los datos, en el mundo.

Antonio Cucho

Antonio Cucho Gamboa, fellow por Perú A finales de 2013 y  principios de 2014, fundó la organización Open Data Perú y se postuló en 2014 para el fellowship. Al tener capacidades técnicas como programador y unirse a periodistas co fundó la publicación online de periodismo de investigación Ojo Público.

Su experiencia organizando comunidades de datos abiertos comenzó en el encuentro regional más relevante para los datos abiertos en Latinoamérica: Abrelatam (2014).

Tras terminar su fellowship, Antonio se mudó para integrarse al equipo de periodismo de datos de Univision Noticias, medio estadounidense dirigido a la población hispana en Estados Unidos. Con Univision Data ha desarrollado diferentes trabajos relacionados con la defensa de los derechos de la población de contexto hispanoparlante, como un mapa interactivo para mostrar la población hispana que aún no domina el idioma inglés, describir los resultados de medio siglo de guerra en Colombia. Además, promovió la primera plataforma de factchecking en español (dentro del territorio estadunidense): “El Detector de Mentiras”.

A pesar de radicar fuera de Perú, su trabajo con ese país no ha concluido, lidera el desarrollo y coordina la investigación de la primera plataforma de contrataciones abiertas en  su país de origen. Este es un esfuerzo en conjunto de la comunidad Open Data Perú y la OSC Proética para promover la transparencia en las contrataciones estales, identificando diferentes patrones que permitirán a especialistas realizar una exploración más sencilla dentro de miles de contrataciones que contienen irregularidades en el proceso.

Si quieres saber más de lo que hizo Antonio durante su fellowship, da clic aquí.

Julio López

Durante su Fellowship, en 2015, Julio se concentró en datos de la industria de extracción, a través de su trabajo con Natural Resource Governance Institute.

Julio se encuentra trabajando como consultor de la División de Energía del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), donde apoya la implementación de la Iniciativa Energía Sostenible para Todos (SEforAll) en América Latina y el Caribe. Antes de incorporarse al BID, trabajó en la Organización Latinoamericana de Energía (OLADE) como especialista de información energética y previamente coordinó proyectos de investigación en políticas públicas para think tanks y OSCs en América Latina.

En 2015 desarrolló su Fellowship en Escuela de Datos, donde trabajo en fortalecer la comunidad local de datos abiertos en Ecuador y colaboró con un proyecto global sobre datos de proyectos de industrias extractivas. Recientemente es co-fundador de @Datalat, una iniciativa civil sobre el uso de datos y tecnología en Ecuador.

Omar Luna

Tras su fellowship en 2015, Omar Luna dedicó sus esfuerzos en El Salvador a la colaboración con el medio independiente El Faro,  con quienes capacita a estudiantes de periodismo en diversos rubros políticos y de datos con el objetivo de la construcción de dos grandes productos: una base de datos que le sirva a El Faro para crear una visualización de datos de cara a las elecciones de diputados 2018-2021, así como la consolidación del Observatorio de Comunicación Política de la Universidad Centroamericana (UCA).

También colabora con Proyecto Cero, donde Omar lideró la construcción de una base de datos que visibiliza la toma de decisiones clave en la Asamblea Legislativa.. Omar conoció a la coordinadora, Claudia Ortiz,  el año pasado durante el desarrollo del fellow.

Una de las colaboraciones más cercanas y estrechas que tuvo durante y después de mi fellowship ha sido con el equipo de la unidad de datos de El Diario de Hoy (EDH). Su editora periodística, Lilian Martínez, y su editora de visualización, Norma Ramírez, contactaron a Omar para que desarrollara capacitaciones constantes en uso de hojas de cálculo y software de visualización. Con EDH también ha creado visualizaciones sobre temas como embarazo adolescente y personas desaparecidas.

Phi Requiem

En 2014, Phi Requiem dedicó su fellowship a la formación de capacidades entre periodistas y activistas centroamericanos. Hoy su vocación de capacitación continúa. Con la iniciativa Hagamos Data (#HagamosData), se encuentra entrenando un más amplio grupo de personas para el uso de datos: por una parte entrena entrenadores, y por otra entrena a público no especializado. Se encuentra en un proceso de acompañamiento con la organización con el National Democratic Institute (NDI) para el uso de datos.

Phi también colaboró con el equipo que desarrolló Ruido CDMX, la plataforma construida con hardware libre y código abierto para la recolección y visualización de ruido en la Ciudad de México. Actualmente se encuentra desarrollando una segunda fase de este proceso, Ruido en las Ciudades, con software y hardware libres de generaciones más eficientes y accesibles que las de la anterior. El objetivo es acercar la creación de estos recolectores de datos a un grupo muy diverso de la población para generar datos abiertos sobre este fenómeno, de amplio impacto ambiental y de salud.

Si quieres saber más del trabajo de Phi Requiem durante su fellowship, da clic aquí

Camila Salazar

Camila desarrolló su fellowship en 2015.  Ella tiene un grado universitario en periodismo y obtuvo un segundo grado en Economía.

Tras el fellowship, Camila se ha desenvuelto como periodista de datos en la Unidad de Datos del Diario La Nación.  Estos son los proyectos en los que participó en el último año:

  • Aplicación para calcular el salario en el sector público, para la que ejecutó una investigación sobre el sistema de remuneraciones en el sector público.
  • Factchecking en vivo del discurso presidencial.
  • También desarrolla multitud de investigaciones, como esta sobre el sector cooperativo en Costa Rica.
Además de ser periodista en campo, Camila comparte su conocimiento a través de la docencia universitaria, talleres y actividades sobre periodismo de datos. El semestre anterior impartió el curso de Periodismo de Datos en la Universidad de Costa Rica.  Es un curso que forma parte del plan de estudios del Bachillerato en Periodismo.

Si quieres saber más sobre la labor de Camila durante su fellowship, da clic aquí.

Raisa Valda

Dedicó su fellowship a generar comunidades de datos abiertos en toda Bolivia, así como a conectar con organizaciones aliadas para su proyecto de datos contra violencia de género Cuántas Más.

  • Fue seleccionada para ser parte de la Escuela de Incidencia de Ciudadano Inteligente (Chile) para trabajar sobre género y tecnologías.
  • También la invitaron, desde la Embajada de Suecia en Bolivia, a participar en Stockholm Internet Forum 2017(SIF17) on Internet Freedom for Global Development en mayo de este año.
  • Fue invitada a dictar un módulo de docencia junto a la Fundación para el Periodismo de La Paz en su Diplomado en periodismo digital, sobre redes sociales y otras tecnologías en el periodismo, en julio de 2017.
  • Participará en el IX Congreso de la AEB – Estudios de Internet y sociedad en Bolivia, con una ponencia sobre datos abiertos y ciudadanía, en julio de este año.

Raisa está dedicada íntegramente a Cuántas Más. A partir de los datos que obtuvieron en 2016 sobre los casos de feminicidio, hallaron dos que llamaron su atención:

1. en el 78% de los casos se trataban de feminicidios íntimos (esposos,concubinos, novios, ex novios, ex esposos, ex concubinos),
2. en el 34% de los casos, las víctimas tenían menos de 20 años de edad.
Por ello, en el primer trimestre de este año, centraron su trabajo de prevención en el abordaje de violencias dentro las relaciones de noviazgo en la adolescencia con una ruta de talleres (“No es que me pidas así”) piloto por 6 ciudades de Bolivia.
Se trata de talleres piloto para los que Raisa desarrolló una metodología que permite a los adolescentes, entre 15 y 17 años, hablar sobre sus percepciones de violencia y cómo la entiende; y a partir de ello generar mensajes en audiovisual en sus propios códigos lingüísticos (nada solemne, nada políticamente correcto). Este material no se difundirá como una campaña masiva, no es el propósito; sino a través de sus propias redes de manera natural.
Cuántas Más tiene el propósito de centrar su trabajo, para esta gestión, en temas violencia que involucra a jóvenes, sea en las relaciones de noviazgo (basadas en encuestas y estudios realizados por la Coordinadora de la Mujeres) o en su desenvolvimiento en la universidad (basado en un estudio realizado por UNFPA sobre la UMSA).

Ximena Villagrán

Durante y tras su fellowship, Ximena ha sido catedrática titular de Periodismo de Datos en la Universidad del Istmo. Es también consultora para proyectos periodísticos y talleres de periodismo de datos en Honduras, El Salvador y Guatemala para la agencia internacional Internews, con quienes comenzó su colaboración, al igual que Omar, durante el fellowship.

Hoy Ximena está fundando su propia iniciativa de periodismo de datos, El Intercambio, que propone un vínculo íntimo entre crónica y periodismo de datos y busca dotar a los periodistas de un rol más activo en la búsqueda de fondos para el periodismo independiente.

Junto con Omar Luna, desarrolló una extensa currrícula para periodistas de datos en toda Centroamérica. Hoy también es consultora para la nueva unidad de datos del medio guatemalteco Prensa Libre y trabaja en un proyecto de explicación, a través de los datos, con la publicación también guatemalteca Nómada.

Daniel Villatoro

Daniel Villatoro se desempeña hoy como reportero senior en el medio guatemalteco Plaza Pública. Además de escribir crónica y desarrollar investigaciones de datos, tras la fellowship, Daniel incursionó en prácticas artísticas a través de los datos.

Daniel desarrolló una investigación sobre ingresos económicos por hora trabajada y de acuerdo con etnia y género, para concluir rasgos visibles de explotación en las poblaciones femeninas de Guatemala.

Con esta investigación generó mapas y visualizaciones que dieron soporte a una propuesta en acrílico y billetes, para visualizar con elementos cotidianos las opresiones también cotidianas. Su solución formal se expuso durante Nuevas Proporciones.

 “Las gráficas son representaciones, recursos que se manifiestan visualmente para mostra relaciones […] Huyendo de la representación, busco trabajar las gráficas con los objetos mismos en vez de representarlos: algo tan obvio como personificar al dinero con un billete o al tiempo con un reloj”, puede leerse en la justificación de su proyecto.

Daniel Villatoro se ocupa, también desde el periodismo, constantemente con temas de opresión de clase y de etnia, sobre el ingreso de grandes capas de la población. Así ha desarrollado investigaciones con mapas y visualizaciones de datos  como esta, que aborda la insuficiencia del salario mínimo, como en muchos otros, en su país.

¿Cómo celebramos el Open Data Day 2017 en Quito?

Julio López - el Marzo 14, 2017 en Experiencias, Guest posts, Noticias

Texto por Lisette Arévalo Gross (@larevalogross) *Periodista ecuatoriana de Gkillcity y Datalat

Con las cerca de 60 sillas completamente llenas, a las 09:00 comenzó el Open Data Day 2017. Por segunda vez en Ecuador (aquí la edición 2016), Datalat y MediaLabUIO organizaron este evento para fomentar el uso de datos abiertos para la transformación social. Iván Terceros y Margarita Yepez del Medialab UIO y Datalat, dieron la bienvenida a los asistentes. El enfoque de este Open Data Day fue medio ambiente y datos abiertos, en su mayoría, las actividades se enfocan en cómo utilizar herramientas de datos abiertos en este contexto. A continuación hacemos un repaso de dichas actividades que se agruparon en 4 talleres y 5 charlas sobre proyectos con datos, networking y una actividad de cierre hands on.

Agradecemos a todos los asistentes, a los equipos de MediaLabUIO y Datalat, y a todas las organizaciones que apoyaron el evento: Urbamapp, Gkillcity, Biciacción, LlactaLab, Mi Bus UIO, OuiShare Quito, Verde Muskuna, Handytec y Fundación Ciudadana y Desarrollo. Todos estos esfuerzos enriquecen la comunidad local de datos abiertos, y sobre todo fomentar el uso de datos abiertos en ONGs, gobiernos, empresas y sociedad civil.

Talleres

  • DatClima, datos y técnicas – Verde Muskuna, Marco Calderón, director de Verde Muskuna, compartió técnicas y datos acerca del clima. Con ejemplos cortos, los asistentes conocieron las tendencias históricas del clima en el Ecuador, técnicas para trabajar con grandes volúmenes de datos climáticos, impactos de los cambios en el clima sobre la producción agrícola, y portales para generar y descargar información del clima futuro. Como conclusión del taller, se establecieron las prioridades para la generación y manejo de datos del clima, así como ideas para estudios complementarios.
  • Datos abiertos 1.0 – Datalat, Julio López, de la Escuela de Datos y Datalat, realizó un taller para aquellos que por primera vez se acercan al al uso de datos abiertos. Desde funcionarios del Municipio de Quito hasta periodistas, los asistentes aprendieron a diferenciar una base de datos abiertos de una cerrada, qué pasos seguir en caso de no tener acceso a información, herramientas para visualizar datos, cómo transformar pdfs en excels, y más técnicas básicas. Los asistentes utilizaron un ejemplo de cuántos metros cuadrados existen por habitante en Quito para repasar paso a paso cómo manejar una base de datos para responder una incógnita.
  • Mining semi-structured data with Elasticsearch & Kibana – Handytec, El taller estuvo a cargo del director ejecutivo de Handytec, empresa dedicada a proveer herramientas y soluciones estratégicas para la captura, procesamiento, análisis y visualización de grandes bases de datos. Diego Montúfar presentó el stack de Elastic como herramienta para almacenar, procesar y visualizar datos semi estructurados y Big Data. Los participantes estuvieron expuestos a tres casos de uso: Análisis de Redes sociales en tiempo real, Clickstream Análisis y Log Analytics. La charla se llevó a cabo con 20 asistentes de diversos perfiles profesionales y todos mostraron interés profundo en la herramienta. Algunos solicitaron un taller técnico más detallado para aprender a utilizar la herramienta.
  • Técnicas de mapeo y visualización de datos – Urbamapp, el quipo de Urbamapp explicó las razones y beneficios de mapear; una presentación con antecedentes destacados acerca de mapas al servicio de investigaciones y de herramientas de mapeo gratis y privadas; en este punto, se mostró un demo de Urbamapp como una aplicación útil para recolectar información georreferenciada. Los asistentes hicieron un ejercicio práctico que les permitió mapear árboles cercanos y diferenciarlos con las etiquetas: “árboles patrimoniales” y “no patrimoniales”. Finalmente, los participantes y el equipo de Urbamapp tuvieron una charla más cercana sobre cómo usar la app para sus proyectos académicos y de investigación.

Charlas sobre proyectos con Datos

  • Factchecking – Gkillcity, Lisette Arévalo Gross, editora de la revista digital Gkillcity y miembro de Datalat, quien habló sobre la primera plataforma de factchecking del país, El Verificador. El objetivo, explicó Arévalo, es que a través de bases de datos se pueda verificar que lo que dicen los políticos y las figuras de poder sea verdad.
  • Datos y mapa de movilidad – Mi Bus, Fernando Ledesma presentó la plataforma Mi bus que cuenta con datos de rutas y localización de paradas recolectados en la ciudad de Quito sobre el transporte masivo privado, esta iniciativa se podría ampliar a otras ciudades del país.
  • Territorios colaborativos para proyectos ambientales – Ouishare Quito, presentó un proyecto relacionado a los desperdicios en la ciudad de Quito, presentaron indicadores sobre la cantidad de comida y desperdicios en la ciudad y el potencial para implementar proyectos de economía colaborativa a través de un banco de alimentos.
  • Laboratorio de Movilidad y Encuesta del Perfil del Ciclista- Biciaccion y  Llactalab, Carlos Zurita presentó las actividades desarrolladas en el laboratorio de movilidad y la información que han venido recopilando sobre ciclistas urbanos. Asimismo, Daniel Orellana de Llactalab lanzó la primera encuesta para definir el perfil del ciclista en el país que estarán desarrollando en este 2017.
  • Acceso, datos y participación ciudadana – Fundación Ciudadanía y Desarrollo, Marcelo Espinel hizo un recuento de los proyectos que la fundación viene trabajando con el uso de datos abiertos y acceso a la información, por ejemplo el Observatorio Legislativo, y la plataforma web “Queremos saber” Asimismo, en el tema electoral y de datos lanzaron una herramienta para informar mejor a los ciudadanos sobre los candidatos y funcionarios públicos, Radiografía Política.

Visualización Análoga 

La jornada del Open Data Day Ecuador cerró con una actividad hands-on a cargo de Estela Navarrete (@bluewake) de Datalat sobre visualizaciones análogas, en la que los participantes representan datos estadísticos en el espacio público utilizando diversos materiales didácticos. En nuestro ejercicio formamos grupos de trabajo para analizar datos relacionados a gestión de residuos y movilidad, y los resultados fueron creativas representaciones que se tomaron las instalaciones del MediaLabUIO en Ciespal y generaron una dinámica discusión sobre la problemática medioambiental en nuestro país.

Latinoamérica se alista para el Open Data Day 2017

Julio López - el Febrero 21, 2017 en Experiencias, Fuentes de datos, Guest posts, Noticias

Este post se publicó también en el Blog de conocimiento abierto Abierto al Público, del Banco Interamericano de Desarrollo (BID)  aquí.

Por quinto año consecutivo la comunidad global de datos abiertos celebrará el Open Data Day (ODD), una iniciativa ya conocida y liderada por Open Knowledge International. A lo largo del sábado 4 de marzo, grupos locales organizan eventos que buscan utilizar los datos abiertos de sus comunidades para promover que más personas conozcan sus beneficios y fomentar la adopción de políticas de datos en gobiernos, iniciativa privada y sociedad civil.

En este 2017, el ODD se enfocará en 4 áreas temáticas: rastreo de dinero público, datos abiertos de investigación, el medio ambiente y derechos humanos. En su renovado sitio web, el ODD ofrece varios recursos para entender mejor estas cuatro áreas, incluyendo bases de datos abiertas, y una herramienta para crear el logo con el nombre de la ciudad del evento.

 

 

El Open Data Day da inicio a un 2017 que tendrá otros eventos regionales sobre datos abiertos (Abrelatam y Condatos en Costa Rica) y sobre todo puede ser una gran oportunidad para que las comunidades locales trabajen por una agenda local colaborativa. De momento ya han sido registrados más de 160 eventos en el mapa del ODD y a continuación te presentamos los eventos que se desarrollarán en ciudades latinoamericanas.

Argentina

  • Buenos Aires

La Fundación Conocimiento Abierto y otras organizaciones de la sociedad civil y entidades gubernamentales organizan el 4to encuentro por el ODD y buscan generar un espacio de diálogo y una jornada con paneles, presentación y mesas temáticas al aire libre. Ingresa aquí para más.

  • Rosario

Open Data Day llega a Rosario donde por primera vez se está organizando un evento. Para ver más detalles recomendamos seguir a Accion Colectiva .

Brasilia, Maceió y Teresina, Brasil

 

  • Brasilia celebra el OOD con un Hackaton sobre rastreo de dinero público e invita a todos los sectores de la sociedad a participar. Más información aquí.

 

  • En la ciudad de Maceió, Alagoas, se celebrará el OOD los días 10 y 11 de marzo con un taller para evangelizar al público sobre el poder de los datos abiertos para la innovación y la transparencia, sobretodo, busca comprometer a representantes del poder público para expandir sus iniciativas de apertura de datos. Más información sobre el evento aquí.

 

 

Colombia

  • Bogotá

 

Una jornada organizada por BigData Colombia para aprender sobre conceptos y el uso de datos se desarrollará en la Universidad Santo Tomás.

La agenda y más información del evento se ha publicado acá

 

 

 

  • Medellín

En Medellín, la Fundación Gobierno Abierto Colombia está organizando una feria de intercambio o trueque de Datos Abiertos sobre el medio ambiente, incluyendo la calidad del aire en la ciudad. Más información del evento aquí.

 

 

 

 

 

Ecuador

 

 

  • Quito

Por segundo año consecutivo en Quito, Datalat y MediaLabUIO están organizando un encuentro que incluye talleres, charlas y actividades hands-on sobre el apertura y uso de datos abiertos, así como un taller para usar datos locales relacionados al medio ambiente. Más informacion disponible en este enlace

 

El Salvador

 

  • San Salvador

 

El Grupo Local de la Open Knowledge International El Salvador está preparando por tercer año consecutivo un evento por el ODD 2017, más información se publicará en su pagina de facebook.

Guatemala

  • Ciudad de Guatemala

Escuela de Datos y Red Ciudadana están preparando un evento local por el ODD, para mayor información recomendamos visitar el sitio web o seguirlos en Twitter.

México

  • Ciudad de México

Por cuarto año en la Ciudad de México diferentes grupos de usuarios de datos abiertos se reunirán para participar en talleres, charlas y una expedición de datos.

Más información disponible en su Twitter @socialtic y en su blog.

 

Panamá

En la ciudad de Panamá, Ipandetec y otras organizaciones locales están organizando un taller de visualizaciones y un meet-up sobre datos abiertos, para mayor información recomendamos seguir su sitio web.

Paraguay

En Asunción, Open Data Paraguay, Girolabs y TEDIC están organizando actividades para el Open Data Day.

Por otra parte, Senatics y Koga Impact Lab están haciendo lo propio desde Gobierno en Asunción.

Uruguay

 

  • Montevideo

La comunidad de los Cafés de DATA  en Montevideo  está organizando un encuentro para renovar y mejorar el proyecto ATuNombre.uy, que permite visualizar las calles de Montevideo que llevan nombre de mujer y conocer más de esas mujeres y sus historias. Más información aquí.

 

 

 

 

Paysandú

Por primera vez en la ciudad fronteriza de Paysandú (Uruguay), Data Concepción y Subsidios.uy organiza un evento de esta índole para crear un mapa interactivo de las inundaciones en la costa argentina y uruguaya. Más información en el sitio web del evento.

 

 

Para el día del evento:

 

  • El sábado 4 de marzo súmate a la conversación en Twitter usando el hashtag #OpenDataDay y #ODD17
  • ¿Quiéres conocer más y ver otros eventos alrededor del mundo ? Revisa la página del evento oficial en español http://opendataday.org/es_mx

 

¿Cómo organizar un evento local? No hay receta, pero puedes identificar y contactar a grupos locales que trabajen con datos abiertos (gobierno, universidades, empresas privadas, sociedad civil, etc), organicen un meet-up, registrarlo en el mapa del evento (donde también puedes crear un logo) y empezar a difundirlo. Hay varias plataformas donde puedes publicarlo (eventbride, meet-uo y hasta google forms).

 

Cómo empezar a armar tu base de datos sobre feminicidio

Raisa Valda Ampuero - el Diciembre 8, 2016 en Experiencias, Tutoriales

El Observatorio de Igualdad de Género de América Latina y El Caribe dispone de datos de feminicidio de fuentes oficiales de 18 países latinoamericanos. Bolivia no es uno de ellos, pues aunque la ley 348 para Garantizar a las Mujeres una Vida Libre de Violencia fue promulgada en 2013, los datos que se publican se remiten a información general por parte de la Policía, y en el mejor de los casos, valiosas investigaciones de ONGs cuya base de datos no es abierta y se publican datos condensados a travé de informes.

Ante la urgencia de la creciente oleada de crímenes, algunas organizaciones de sociedad civil como “Cuántas Más” en Bolivia, ven como urgente la necesidad de armar una base de datos recopilando los hechos que además se encuentre abierta al público para que puedan ser consultados por investigadores, periodistas, o cualquier persona que tenga interés de hacer algo más con datos registrados y sistematizados; si en tu país no dispones de fuentes oficiales, aquí te damos algunos criterios que debes considerar para armar la base de datos.

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  1. Diferencia entre datos primarios y datos secundarios. Datos primarios son aquellos que se obtienen a través de una recopilación de datos propia, como la observación de procesos, una encuesta o una entrevista. Los datos secundarios por otra parte son datos que otros ya han recopilado y han puesto a disposición pública. Si estás planeando hacer una recopilación de casos, lo más probable es que recurras a este segundo grupo, con base en estudios, estadísticas de otras organizaciones, o publicaciones de prensa.
  2. Cuando recopiles datos propios considera que estos pueden ser cuantitativos o cualitativos. Los datos cuantitativos se caracterizan por su enfoque estandarizado y tienen como objetivo verificar, confirmando o refutando, diversas relaciones e hipótesis basadas en números. Los datos cualitativos ofrecen un enfoque abierto y sirven para recoger información que no se pueda representar mediante cifras pero puede dar una mejor comprensión de una cuestión.
  3. Algunas veces, los datos pueden estar publicados en sitios web pero no existe un link de descarga. En ese caso, te sugiero utilizar una herramienta para la extracción de datos fácil de usar que tiene como objetivo obtener datos de forma estructurada de cualquier sitio web; se trata de import.io y puedes consultar este tutorial para aprender a usarlo.
  4. Es importante conocer las otras organizaciones que trabajan en la recepción de denuncias de violencia de género o que proveen servicios legales; estas organizaciones también pueden proveer datos fuente de órganos descentralizados, por ejemplo, de carácter municipal, servicios de atención a la salud, el sistema de justicia penal y prestadores de servicios sociales, por nombrar algunos.
  5. Si vas a obtener tus datos desde información publicada en prensa, trata de cotejar adicionalmente con uno o dos medios; de esta forma garantizas la verificación de los datos publicados y el aumento de aquella información que algún medio no pudo obtener.
  6. Saca provecho de Google Alerts, un servicio de Google que te permite recibir alertas a tu email cuando el buscador indexa nueva información relacionada con las palabras clave de búsqueda. Con esta herramienta puedes automatizar el proceso de búsqueda o actualizar los resultados de una búsqueda de tu interés a lo largo del tiempo, hasta que decidas eliminar la alerta; programa por ejemplo las palabras feminicidio o mujer asesinada.
  7. Identifica todos los criterios relevantes para tu primer análisis: nombres, edades, y locaciones suelen ser datos que comúnmente identificamos; sin embargo, la riqueza para análisis de tu base de datos puede estar en los datos que no siempre consideramos como el número de hijos sobrevivientes al hecho, la relación de la víctima con el victimario, el estado del caso y si es que ha obtenido sentencia, el tipo de agresión que se produjo, si es que hubo una denuncia de violencia previa. La granularidad es importante.
  8. Documenta el proceso, es importante explicar los pasos que seguiste para que las personas interesadas en la base de datos tengan los argumentos completos de tu trabajo. Aquí puedes encontrar algunas opciones para realizar este paso.
  9. Finalmente escoge la mejor manera de mostrarlos, dependiendo del volumen y el contenido de tu base de datos puedes optar de mostrarlos, por ejemplo, en una línea de tiempo o un mapa. Solo recuerda publicarlos con el enlace de descarga.

Adicionalmente, si te interesa indagar más profundo, CEPAL lanza un curso cada año de introducción sobre estadística e indicadores de género que a la fecha va en su sexta versión. Debes estar atento al lanzamiento de la próxima convocatoria.

Datos al Tablero: análisis de desigualdad en Colombia.

invitado - el Noviembre 28, 2016 en Experiencias, Fuentes de datos

 

Daniel Suárez Pérez, coordinador del proyecto colombiano Datos Al Tablero, comparte cómo éste se inició, cómo se desarrolló, y los retos que aún tiene por delante.

Datos al Tablero se realizó vía School of Data, a través del Data Member Support, en alianza con el movimiento Todos por la Educación. Es una análisis de la desigualdad educativa en Colombia, a través de la recolección y análisis de datos sobre deserción y repitencia entre 2012 y 2015.

Data Wrapper: visualización básica para periodismo

Raisa Valda Ampuero - el Septiembre 15, 2016 en Experiencias, Fuentes de datos, Guest posts

Este post ha sido modificado debido al cambio de políticas de uso de Datawrapper.de acerca de los servicios gratuitos.

La inclusión de datos en artículos, noticias y reportajes es algo frecuente en los medios; los datos aumentan la credibilidad, contextualizan y resuelven dudas de los lectores; sin embargo, su visualización no siempre es sencilla y en algunos casos se puede caer en el uso de estos gráficos como simples elementos decorativos.

D3.js y otras bibliotecas de javascript son geniales para crear gráficos y visualizaciones interactivas, pero pueden ser complicadas de usar en una sala de redacción porque requieren conocimientos de codificación y por otra parte, no siempre tenemos la opción de contar con un(a) desarrollador(a) o un(a) diseñador(a) en nuestro equipo de trabajo.

Entonces debemos sortear nuestras propias limitaciones y buscar una herramienta que nos permita entender el uso necesario y pertinente de las gráficas y mapas, sin que éstas tengan un alto nivel de complejidad.

Aquí es donde puedes recurrir a Datawrapper, una plataforma de código abierto enfocada especialmente al periodismo para para cargar datos, crear visualizaciones y mejorar los artículos escritos a partir de cuatro pasos sencillos.

Crea una cuenta en la plataforma, y ten listo, limpio y a mano tu set de datos.

 

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Subir datos

Una vez que tengas seleccionado tu dataset, empieza por crear un nuevo gráfico; también puedes usar los datasets de prueba de la herramienta que son útiles porque combinan los datos de ejemplo con los tipos óptimos de gráficas de la herramienta.

En mi caso, uso de ejemplo el dataset de Ingresos y Gastos de Universidades Públicas de Bolivia de “Que no te la charlen” para saber qué universidades reportaron mayores ingresos y gastos durante el 2014; la herramienta te permite copiar los datos de tu hoja de cálculo o importarlos como csv.

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Revisar & Describir

Acá debes asegurarte que la herramienta interpreta tus datos correctamente: en la tabla de columnas de números se deben mostrar en azul, las fechas en verde y los textos en negro.

También te permite empezar a personalizar tus columnas desde trasponer la tabla de datos, añadir otras columnas a mano e incluso cambiar los formatos de número, como dividir los números por miles, millones o miles de millones.

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Visualizar

En esta etapa, verás todas las opciones para la visualización: puedes escoger entre 12 tipos de gráficos para ver cómo los datos se ve como en diferentes tablas.

Un punto a favor para la herramienta es que si requieres hacer correcciones en los pasos anteriores para que tus gráficos tengan más sentido, puedes regresar al paso previo; si tienes dudas de qué gráfico escoger, puedes ver esta guía.

Yo seleccioné el tipo de gráfica de barras de división o split bars, y ajusté el tamaño; luego puedes seguir refinando tu gráfico a partir de la personalización de ejes, etiquetas y grupos, la clasificación del orden de tus datos o la apariencia y colores de tu tabla.

Luego anota el título, las descripciones y fuentes de tu gráfica.

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Publicar & Incrustar

Finalmente, aunque en diciembre de 2014 Datawrapper cambió sus directivas acerca de los productos gratuitos; recientemente hizo una nueva modificación devolviendo la posibilidad a los usuarios de generar un código responsivo o un iFrame para embeber tu gráfico en tu sitio web o blog, y que adicionalmente tenga interactividad.

 

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Puedes ver que elaborar una visualización con esta herramienta es muy sencillo, la herramienta ofrece múltiples opciones de personalización, es una buena manera para aprender el por qué y el para qué de tus visualizaciones sin mayor complicación sobre todo cuando estás empezando, y añade el valor de la interactividad de las visualizaciones para que tus lectores también puedan generar sus propias conclusiones a partir de tu reportaje.

 

¡Data Wrangler: limpia tus bases en un tris!

Omar Luna - el Septiembre 13, 2016 en Expediciones de Datos, Experiencias, Fuentes de datos, Uncategorized

Amo el trabajo de datos. Pero hay una cosa que no me gusta: la limpieza. ¿No te ha pasado alguna vez? ¡A mí sí y sigo contando! Por eso, quiero enseñarte cómo utilizar una herramienta para hacer al mal tiempo buena y cara: Wrangler. Esta es una herramienta interactiva GRATUITA, desarrollada por el proyecto de investigación Stanford/Berkeley, que sirve para la limpieza y transformación de datos.

Con ella, te lo prometo, pasarás menos tiempo limpiando y más tiempo analizando tus datos a la hora de elaborar bases de datos. ¿Te animas a probarla? Bueno, pues, lee y te cuento cómo la probé con una tabla de datos, sobre las primeras tres jornadas de CONCACAF 2016-2017, que extraje de Mismarcadores.com.

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¡Menor tiempo, mejor limpieza!
Un profesor en la “U” solía decirme que, lo bueno si breve, dos veces bueno. Y eso es lo que evoca Wrangler al momento de utilizarlo. Para comenzar, ingresa a http://vis.stanford.edu/wrangler/, donde encontrarás un botón al que hasta el más curioso y entusiasta datero dará clic con su provocativo Try It Now (¡Pruébala ahora!).

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Como verás a continuación, la interfaz de Wrangler es sencilla. Un poco primaria para algunos, pero los resultados son prometedores para quienes deseamos limpiar datos rápido y bien. ¿Ves cómo está la tabla? Fea, ¿verdad?5

 

 

 

 

Para mejorarla, lo primero que hice fue seleccionar la primera fila de la tabla y acudí al auxilio de la opción Promote para que la primera fila sea el encabezado de cada una de nuestras columnas. Así, ya tenemos un encabezado con el cual la carpintería datera puede comenzar. ¡Eso sí! Para cambiar cada uno de sus nombres puedes dar doble clic y ¡listo! ¡Ya tienes categorías!

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Ahora, rellenemos los espacios en blanco de cada jornada. Para eso, sombreé la columna JORNADA. Y me fui a la opción Fill, con la cual puedes reemplazar las columnas/filas en blanco por insumos de valor. Para este caso, le indiqué que debía rellenar todo espacio debajo de JORNADA que estuviera en blanco.

¿Cómo? Colocando lo siguiente en su barra de opciones:

Column JORNADA

Direction: above

Row: JORNADA is null

Finalizado esto, aparecerá una opción con nuestros comandos en el menú SUGGESTIONS. Dale clic al signo de “más” y verás cómo empieza a tomar forma la cosa.

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Sí, yo también vi esas filas en blanco que no aportan nada en cada JORNADA. Para eliminarlas, selecciona cada una de las columnas e ingresa a la opción DELETE, donde podrás prescindir de cada una de ellas en el menú de la izquierda, dando clic al signo más en el menú SUGGESTIONS.

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Mejor, ¿no? Ahora, tenemos otra piedrita en el camino: ¡Fecha y hora están unidas! Pero, que no panda el cúnico. Para separarlas, me di a la tarea de hacer lo siguiente:

1) Seleccioné la columna FECHA

2) Fui a la opción SPLIT y coloca WHITESPACE en la variable after.

3) Y voilá…

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¡Eso sí! No pases por alto cambiar las columnas SPLIT a FECHA y HORA respectivamente. Ahora, veo que el MARCADOR está igual de sucio. Por tanto, tendremos que separar cada uno de esas ÊÊ que les mantienen unidos. ¡Empecemos entonces! Yo comencé por el marcador del equipo 2 e hice esto:

1) Sombreé la columna MARCADOR

2) Fui a la opción SPLIT y coloca ÊÊ en la variable after.

3) ¡Listo! ¡Ya me lo separó!

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Ahora, viene lo mejor: ¿cómo quitamos esas ÊÊ del marcador del equipo 1? Antes de separar, sombreemos las ÊÊ y sígueme con lo siguiente:

1) Vamos a la opción SPLIT

2) Coloquemos ÊÊ en la opción on

3) ¡Mira qué padre! ¡Nos separó las ÊÊ del marcador!

4) ¡No olvides renombrar la columna separada como MARCADOR EQUIPO 1!

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¡Solo nos queda prescindir de la columna en blanco del anterior SPLIT! Y, para eso, ve a la opción DROP y dale clic a la primera opción que te presenta el menú SUGGESTIONS.

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¿Qué hacemos ahora? Ve a la opción EXPORT que se encuentra debajo de SUGGESTIONS y haz clic. Te saldrá una pantalla con la tabla de datos limpia. Copíala y llévala a tu Text Edit (Mac) o Bloc de Notas (Windows). Pega el archivo y guárdalo como un texto sin formato con extensión .csv.

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Ahora, si la curiosidad te mata como a mí me pasó, abrí el .csv en Excel… ¡Y este fue el resultado!

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¡Justo algo con lo cual podemos trabajar! ¡Gracias por oír mis plegarias dateras, Wrangler!

¿Por qué confiar en Wrangler?

“¿Para qué tanto problema?”, dijo sabiamente Juan Gabriel. Y yo le creo… yo te invito a darle un voto de confianza a Wrangler. ¿Por qué? Porque me ha pasado que se me va el tiempo (¡y la vida!) manipulando datos exclusivamente para que las herramientas de visualización y análisis las leen. Pero, ¡oh, sorpresa! Muchas veces, el resultado no es el esperado porque la limpieza no fue lo que yo deseaba.

Y, en esos deseos de cosas imposibles, Wrangler está diseñadas para acelerar esos procesos; más, si tienes a un editor o a tu jefe exigiendo bases de datos y visualizaciones rápidas y bien ejecutadas. Con este insumo, pasarás menos tiempo lidiando con tus datos y mucho más aprendiendo de ellos al tener las preguntas correctas que te ayuden a sustentar/refutar hipótesis de periodismo de datos.

También, te permite la transformación interactiva de información sucia que puedes encontrar a diario en insumos de análisis para cualquier proyecto en el cual te encuentres trabajando. Y, lo que más me encanta, te ayuda a exportar datos para su utilización en mis dos inseparables amigos: Excel o Tableau. ¡Yeeeeeeeeeeeeeey!
Por los registros, ¡no te preocupes! Una vez exportes la data trabajada, la herramienta volverá a su fase original con las bases precargadas (¡otra razón para amarte, Wrangler!). Ya si esto no te convence, anímate a probarla y compartirnos qué te parece y que no. ¡No te quedes con las ganas y comparte con nosotros tus impresiones acá o en nuestro Twitter (@EscueladeDatos)! ¡Cambio y fuera!

 

 

 

 

Onodo: hacer mapas de relaciones no es complicado

Ximena Villagrán - el Agosto 23, 2016 en DAL, Experiencias, Fuentes de datos, Guest posts, Tutoriales

Hace un mes la Fundación Civio lanzó su aplicación gratuita para crear mapas de relaciones y se puede convertir en la solución para muchos, como yo, que nunca pudieron hacer uno porque las herramientas parecían muy complicadas.

Para poder hacer esa afirmación hice una prueba con las relaciones de los personajes de Narcos, la serie de Netflix, que narra la investigación que llevó a la captura del narcotraficante Pablo Escobar.

Este mapa fue realizado en un poco menos de una hora, recolectando toda la información e insertándola en Onodo. Ahora les explicaré porqué es tan fácil de usar:

  • No necesitas ser un experto en Excel, ni siquiera abrirlo. Onodo permite insertar uno a uno los nodos (cada una de las personas, instituciones, etc… que necesitamos poner en el mapa) y también permite personalizar una a una las relaciones de cada nodo dentro de la misma aplicación.

Screen Shot 2016-08-11 at 12.03.17 PM Onodo 1

 

 

 

 

 

 

 

  • Es intuitivo, no es necesario leer el manual para usar sus funciones básicas. Ni siquiera existe un manual, si quieres algo parecido puedes ver su demostración en este enlace.

Ahora te explicaré cómo hice este mapa de relaciones en menos de una hora:

  • Recolecté los datos de los personajes en IMBd y Wikipedia.
  • Inserté los datos de cada personaje como un nodo. Por ejemplo: Pablo Escobar era el líder del Cartel de Medellín. Entonces usé el botón “Añadir nodo” y puse el nombre y la imagen que busqué en Google. Añadí otro nodo para el Cartel de Medellín. Ambos se reflejaron al instante en la visualización.

Onodo 2

 

 

 

  • Los nodos no están completos sin una relación. Entonces cambié a la pestaña de “relaciones” y hice click en el botón “añadir relación” para indicar que el nodo “Pablo Escobar” es el líder  del “Cartel de Medellín”. Esto también se reflejó al instante.

Onodo 3

 

 

 

  • Así se muestra la visualización al hacer click sobre el nodo de “Pablo Escobar”.

Onodo 4

 

 

 

  • Luego agregue la información del resto de personajes principales y secundarios de la serie, de la misma manera que hice con Pablo Escobar.  Todas se fueron mostrando dentro de la visualización.
  • Compartir la visualización dentro de cualquier otro sitio es igual de sencillo. Pulsas en el botón “Comparte” donde harás pública la visualización y después te creará un iframe y un enlace fijo.

Onodo 5

 

 

 

 

 

Si aún no te convence esta sencilla explicación puedes entrar a este enlace para ver otros mapas de relaciones que han realizado otros usuarios.  Y si la explicación te convenció, como usarlo me convenció a mí, puedes entrar a este enlace para crear tu cuenta y empezar a experimentar.

 

VIS: gráficos de redes en una plataforma online

Daniel Villatoro - el Agosto 11, 2016 en DAL, Experiencias, Fuentes de datos, Guest posts, Tutoriales

Para explicar muchos casos de corrupción, crimen organizado y otros delitos es necesario traducir complejos esquemas y estructuras en un lenguaje visual simple y fácil de entender.  Visual Investigative Scenarios (VIS) es una plataforma que te ayuda a mapear y graficar redes de personas, negocios y otras entidades.

A través de un usuario creado en VIS, puedes generar visualizaciones en lenguaje HTML5 dinámico.  Las visualizaciones generadas se pueden exportar tanto para su uso en impreso como para la web o transmisiones de televisión. Esta herramienta puede ser usada por periodistas, investigadores y activistas en su trabajo de difundir información con impacto social.

En cuanto al diseño, esta página web te ofrece siete plantillas con diferente paleta de color, tipografía e iconos para que puedas escoger el que se adapte mejor a tu proyecto.
Para explicar las dinámicas en una sociedad hiperconectada un gráfico de red es una herramienta ideal. VIS te permite también especificar diferentes tipos de personas o entidades, quienes además de tener íconos diferentes, tienen propiedades diferentes para añadir detalles sobre la conexión. Y para ser enfáticos, creamos este gráfico de red en el que te mostramos cómo se clasifican los diferentes tipos de puntos o nodos que VIS te permite generar.

Pero el detalle no se detiene en la iconografía. En VIS también puedes brindar información detallada sobre el tipo de conexión entre un punto y otro.  Por ejemplo, al conectar a una persona con una compañía, esta puede ser propietario, representante o empleado.  Las relaciones entre empresas, bancos y fundaciones también tienen niveles de detalle que pueden servir para explicar el porcentaje de acciones en una compañía, la propiedad de una sociedad o cualquier otro detalle sobre las uniones entre dos nodos. Entre personas se puede señalar que son familiares o compañeros en alguna empresa, fundación o partido político.

Los vínculos se expresan a través de una línea o flecha y es posible escribir detalles o  adjuntar documentos que prueben la relación entre ambos nodos. Toda esta información se almacena en una base de datos a la que cada usuario puede acceder para modificar o duplicar el contenido que ha creado.

VIS reconoce dos tipos de contenido principales: una entidad (persona o empresa) y una relación o vínculo. Para crear una entidad  es necesario hacer click en el botón con el signo más (+) y este comenzará a desplegar los tipos de entidades que describimos antes. Para crear un vínculo sólo debes seleccionar a una entidad ya creada, presionar el botón de vínculo y hacer click en otra entidad con la que exista algún tipo de relación.

Screen Shot 2016-08-11 at 12.03.17 PM

 

 

Existe también la opción de que la red se mueva en función de los nodos y vínculos que la componen. Activa la opción “Physics engine” y ve cómo tu red se transforma a la medida en que interactúas con los elementos. Para guardar, ve a el menú “Project” y selecciona “Save layout”. Las opciones para compartir en la web se encuentran bajo “Export layout” y puedes también descargar como imagen en formato JPEG o PNG con fondo y transparente en “Export image”.

Aplicar visualizaciones en red a cualquier trabajo es posible, sólo piensa en la estructura de la organización para la que trabajas, o cómo se relacionan las autoridades de algún ente gubernamental. Cuando las fiscalías presentan casos de corrupción, suelen apoyarse en visualizaciones de este tipo para explicar mejor los flujos dentro de una estructura delictiva.

En mi trabajo como periodista, he utilizado VIS en varias ocasiones. Ya sea para explicar cómo se conforma una megacorporación que es la principal acusada en un caso de ecocidio por la muerte de toda la fauna de un río en Guatemala, o para demostrar cómo un candidato presidencial escondía a través de sociedades anónimas vinculadas a él, el 46% del dinero que reportó para su campaña.

¿Has utilizado VIS para tus proyectos con datos? ¿Cómo te ha funcionado la herramienta? Mándanos un tuit etiquetando a @EscuelaDeDatos y @danyvillatoro para contarnos tu experiencia.

Tour Datero boliviano

Raisa Valda Ampuero - el Agosto 3, 2016 en DAL, Expediciones de Datos, Experiencias, Fuentes de datos, Noticias, Tutoriales, Uncategorized

CC by SA NC MM

Bolivia CC by SA NC MM

¿Cuánto invierte el municipio en seguridad ciudadana, cuánto ha crecido la tala de árboles en los últimos años, cuántas lenguas indígenas se hablan por ciudad? El qué, cómo, cuándo y cuánto son preguntas en torno a las que gira la labor de organizaciones de la sociedad civil, activistas y estudiantes.
Dar respuesta a estas indagaciones viene de la mano del aprovechamiento de los datos existentes para generar valor e incidencia pública a partir de los hallazgos.

Por ello, con Escuela de Datos organizamos el “Tour Datero Bolivia” que se realizará este mes de agosto en las ciudades de Santa Cruz, Cochabamba, El Alto y La Paz. En cada ciudad hay espacio para 40 participantes.

El objetivo de esta serie de eventos es descubrir lo que los datos pueden mostrar a través de la capacitaciones y mentorías en depuración, análisis y representación de los datasets en formatos abiertos, cómo crearles valor, de qué forma pueden ser aprovechados; todo ello sobre la base de dudas y planteamientos propios de las organizaciones, y a partir de datos generados por organizaciones públicas y no gubernamentales en Bolivia.

Cuatro ciudades

Si estás en cualquiera de las ciudades que enlisto, puedes participar de talleres, expediciones de datos, mentorías a iniciativas o sesiones más ligeras acompañadas de una bebida.

Este es el calendario para escoger tu actividad, todos los eventos son gratuitos. Solamente recuerda que es requisito registrarse en el formulario correspondiente hasta el sábado 13 de agosto a las 20:00 (GMT -04:00).

Primero en Santa Cruz

Dos eventos abiertos y gratuitos orientados a colectivos, activistas, organizaciones de la sociedad civil y personas interesadas en mejorar sus capacidades para usar los datos de manera efectiva y eficiente.
Para cualquiera de ellos debes registrarte en este enlace: http://bit.ly/SantaCruzTourDatero
Solo requieres llevar tu laptop.

Cómo dar valor a los datos desde organizaciones de la sociedad civil
Dónde: Fundación Trabajo Empresa, Calle Moldes esquina Cobija (Edificio Telecentro Santa Cruz).
Fecha: 16 y 17 de agosto
Hora: 9:00 a 18:00 y de 10:00 a 13:00

Qué verás: 16/08 Taller con ejercicios prácticos para que los asistentes puedan absorber los conocimientos sobre los lineamientos básicos y el proceso para la utilización de datos abiertos.
17/08 Sesiones de mentoreo para iniciativas que deseen crear valor y aprovechar los datos abiertos para sus organizaciones y proyectos.
Organiza Escuela de Datos; apoyan Colectivo Rebeldía y Fundación Trabajo Empresa.
También “Datos y Cervezas” el 16 de agosto desde las 20:00 en La Esquina del Cronopio (calle Colón esq. Lemoine); conoce proyectos de datos abiertos (emergentes y consolidados) a nivel regional compartiendo una cerveza.

Cochabamba, tecnologías y género

En Cochabamba, nos lucimos con una serie de eventos de van desde la capacitación y expedición de datos con temas de género hasta sesiones más ligeras de mentoría de iniciativas o solamente hablar de datos comiendo un picado. Si tu interés está en temas de género o simplemente quieres aprender cómo trabajar con datos, registrate en este enlace: http://bit.ly/TourDateroCochabamba. Para el caso de la capacitación y expedición de datos, el equipo coordinador tomará contacto contigo para confirmar tu participación.
Solo requieres llevar tu laptop.

Datos que narran la violencia de género
Dónde: Centro de Estudios Superiores Universitarios, Calle Calama 235
Fecha: 18 y 19 de agosto
Hora: 9:00 a 18:00

Qué verás: 18/08 Taller con ejercicios prácticos para que los asistentes puedan absorber los conocimientos sobre los lineamientos básicos y el proceso para la utilización de datos abiertos.
19/08 Expedición de datos a partir de datos sobre violencia de género de organizaciones públicas y no gubernamentales para producir narrativas, visualizaciones y otros productos.

Organiza Cuántas Más, Escuela de Datos y SLIM Cochabamba; apoyan CESU-UMSS, Coordinadora de la Mujer, Udabol.

Conversatorio sobre Nuevas Tecnologías e Investigación en Ciencias Sociales
Dónde: Centro de Estudios Superiores Universitarios, Calle Calama 235
Fecha: Jueves 18 de agosto
Hora: 19:00

Organiza Cuántas Más, Escuela de datos , CESU-UMSS

También “Picando Datos” el 19 de agosto desde las 20:00 en Café Bistró El Caracol (calle Mayor Rocha Nº 286 casi esquina España); conoce proyectos de datos abiertos (emergentes y consolidados) a nivel regional acompañado de picados.

Mentoría express
Dónde: Centro de Estudios Superiores Universitarios, Calle Calama 235
Fecha: 20 de agosto
Hora: 09:00 a 12:00

Qué verás: Mentoría para iniciativas que deseen crear valor y aprovechar los datos abiertos para sus organizaciones y proyectos.
Organiza Escuela de Datos y Cuántas Más.

Estudiando en El Alto

Si vives en El Alto y estudias en comunicación, periodismo, sistemas e informática y diseño, o eres parte de colectivos activistas u otras organizaciones de la sociedad civil y principalmente; este evento te interesa. De la A a la Z, aprenderás los elementos esenciales para empezar tu trabajo con datos desde un enfoque de aplicación con datos de la vida real.
Debes registrarte en este enlace para participar: http://bit.ly/TourDateroElAlto
Solo requieres llevar tu laptop.

Cómo y dónde empezar a trabajar con datos
Dónde: Casa de las Culturas Wayna Tambo, Zona de Villa Dolores Calle 8 No 20
Fecha: 22 de agosto
Hora: 9:00 a 18:00

Organiza Escuela de datos; apoya La Pública y Wayna Tambo.
Qué verás: Taller con ejercicios prácticos para que los asistentes puedan absorber los conocimientos sobre los lineamientos básicos y el proceso para la utilización de datos abiertos.

Las experiencias de La Paz

En La Paz nos enfocaremos en los proyectos e iniciativas ciudadanas que ya empezaron a tomar impulso con dos eventos: el primero más relajado para conocer lo que se está haciendo en cuanto a datos abiertos en Latinoamérica; y el segundo, una sesión para resolver dudas específicas de cada proyecto.
Debes registrarte en este enlace para participar: http://bit.ly/TourDateroLaPaz
Solo requieres llevar tu laptop.

“Datos y Singanis” el 22 de agosto desde las 20:00 en La Obertura Café Arte Rock (Calle Boyacá #2286, sobre Medinacelli. Entre 20 de Octubre y Rosendo Gutiérrez); conoce proyectos de datos abiertos (emergentes y consolidados) a nivel regional más un vaso de singani.

Impulsando iniciativas y proyectos ciudadanos de datos abiertos
Dónde: Bolivia Tech Hub, Av. Sanchez Lima (final) esquina Pasaje Fabiani 2687
Fecha: 23 de agosto
Hora: 16.00 a 19.00

Qué verás: Sesiones de mentoría express para iniciativas que deseen crear valor y aprovechar los datos abiertos para sus organizaciones y proyectos.
Organiza Escuela de datos; colabora Bolivia Tech Hub.