Contenidos

A lo largo de cinco encuentros, se abordarán los siguientes contenidos:


Clase 1: Big Data y Ciudad

Definiciones, análisis de casos, el futuro. Nuevos roles en la planificación urbana. Laboratorios de gobierno, oficinas de análisis de datos, promotores de datos abiertos. Introducción a R, el entorno para analizar, modelar, visualizar y comunicar con datos.


Clase 2: Análisis exploratorio y transformación de datos

Data wrangling: limpiando y ordenando datos. Técnicas fundamentales para la transformación de datos. Cruce de fuentes de datos. Introducción al paquete tidyverse.


Clase 3: Visualización de datos

Narrando la ciudad con información. Cómo elegir la visualización adecuada para cada tipo de análisis.


Clase 4: Manipulación y recodificación de fecha y hora

Analizar procesos espaciales a través del tiempo. Identificación de patrones: agrupando datos usando binning y gráficos de densidad. Introducción al paquete lubridate.

 

Clase 5: Información geográfica y mapas

Datos georreferenciados. Visualizando información geográfica. Capas y geometrías. Introducción al paquete sf.



Para cada clase se prevé una breve introducción teórica. Luego se desarrollará un taller, durante el cual se pondrán en práctica las técnicas contempladas en el temario. Para fomentar la práctica de las nuevas herramientas, los participantes podrán realizar ejercicios para cada clase.


Este curso forma parte de la oferta académica de la Diplomatura en Ciudades y Políticas Urbanas y de la Diplomatura en Uso de Datos y Evidencia para Políticas Públicas.