2.17.20 SPD/Plataformas Interactivas de Datos y Análisis

Cubre las plataformas de análisis de datos interactivo como cuadernos Jupyter, Google Colab, R, plataformas SQL en la nube y herramientas de diseño con bucles de retroalimentación de baja latencia.
Temas:
Non Core

• Plataformas de Cuadernos Computacionales (por ejemplo, Cuadernos Jupyter; Google Colab; R; SPSS; Observable)
• Plataformas de Análisis de Datos y SQL en la Nube (por ejemplo, BigQuery) Gestión de Datos (DM) -QueryConstruction
  1. Apache Spark
  2. Visualizaciones de Datos Gráficos y Técnicas Interactivas (GIT) -Visualization
• Presentaciones Interactivas Respaldadas por Datos
• Herramientas de Diseño con Bucles de Retroalimentación de Baja Latencia (Low-Latency Feedback Loops)
  1. Herramientas de renderizado
  2. Herramientas de diseño gráfico

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes):
NonCore:

1. Analizar grandes conjuntos de datos de forma interactiva [Analizar]
2. Crear una pista de acompañamiento para una interpretación musical, como la codificación en vivo (live coding) [Crear]
3. Crear cuadernos computacionales convincentes que construyan una narrativa para un objetivo/historia periodística dada [Crear]
4. Implementar código interactivo que use un conjunto de datos y genere gráficos exploratorios [Implementar]
5. Contextualizar los atributos de diferentes estilos de análisis de datos, como interactivo versus tubería (pipeline) de ingeniería [Contextualizar]
6. Escribir un programa usando una plataforma de computación de cuadernos (por ejemplo, búsqueda, ordenación o manipulación de grafos) [Escribir]