Cursos e informações sobre a Global Investigative Journalism Conference 2019
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Speakers:
Nils Mulvad (Speaker) Responsible Editor, Investigative Reporting Denmark
Tommy Kaas (Speaker) Editor, Kaas & Mulvad
Descrição: As três sessões de Python são pensadas em um contexto. O objetivo é usar o Python para webscraping
Python 1. Os elementos básicos do Python. Você precisa saber disso antes de começar a raspar dados.
Python 2. Usamos o módulo de requests para extrair dados estruturados da web.
Python 3. Usamos o módulo BeautifulSoup para extrair dados não estruturados da web.
Instale o Python 3.6.8 (ou versão posterior). Você também deve ter baixado e instalado as seguintes bibliotecas (também conhecidas como pacotes): requests, bs4 e jupyter notebook
Speakers:
Luuk Sengers (Speaker) Co-founder, Trainer, Story-Based Inquiry Associates
Jonathan Stoneman (Speaker) Trainer, Freelance
Robert Gebeloff (Speaker) Data Projects Editor, The New York Times
Descrição: R se tornou um dos programas mais populares para ciência de dados e jornalismo de dados. Com algumas linhas simples de código, você pode fazer o mesmo em R como em uma planilha (classificar, filtrar, agrupar por, calcular e estatísticas), mas em um fluxo de trabalho muito mais claro que permite que você faça alterações, compartilhe e repita o processo com novos dados. Mas a curva de aprendizado é íngreme e é muito fácil desistir e voltar às ferramentas familiares e perder todas as coisas boas que R pode fazer por você.
Os treinadores de jornalismo de dados Luuk Sengers e Jonathan Stoneman estiveram lá!
Nesta série de sessões, eles ajudarão você a passar pela parte mais difícil do R: introdução. Ao final das sessões, você saberá por que R é um recurso tão importante (e gratuito). Você poderá usar o RStudio para obter, importar, arrumar e analisar seus dados e visualizá-los.
Usaremos o R e o R Studio; portanto, instale-o com antecedência.
R1- Introdução. Por que R, apresenta vários conceitos-chave, RStudio, pacotes e gráficos simples
R2 - O tidyverse. Como usar pacotes R prontos para ajudá-lo a criar um fluxo de trabalho reproduzível que ajuda a obter, limpar e analisar dados
R3 - Conhecendo a visualização em R. A sessão termina com uma análise de como avançar ainda mais em R, fontes de treinamento, conselhos e leitura.