A continuación las actividades del módulo de Periodismo de Datos II: Herramientas digitales para la visualización y presentación de datos (2021-2022).
A lo largo de la materia aprendí aspectos básicos relevantes sobre Markdown, GitHub y GitBash, para la visualización de datos. ##Sobre Markdown En la primera actividad dirigida aprendí sobre el uso de código de Markdown, que es de hecho muy sencillo, y a pesar de no conocerlo en primer lugar, es fácil de recordar. Aprendí que:
- Las almohadillas (#) nos ayudan a titular. El énfasis puede variar según la importancia que queramos darle. Por ejemplo: Si empleo una sola almohadilla delante del texto en Markdown, el título es el más destacado y será h1, si utilizo dos será h2 y reduce el tamaño de este, y así sucesivamente.
- Los asteriscos ayudan a enfatizar frases o palabras poniéndolas en cursiva o negrita. En este caso, si utilizo dos asteriscos, al inicio y al final del texto, puedo poner un texto en negrita, mientras que si uso uno solo puedo hacer que el texto sea cursivo.
- Por otro lado, si utilizo tres asteriscos antes y después del texto, este me quedará en negrita y cursiva.
- Para hacer listas, como esta, coloco un guion delante del texto, y si quiero enumerar textos, utilizo cifras seguidas de un punto. Por ejemplo:
- Texto 1
- Texto 2
- Texto 3
- Si deseo colocar un enlace debo encerrar la palabra que destacará entre corchetes ([]) y seguido poner entre paréntesis el enlace. Por ejemplo: Soy Linda Batista y este es mi repositorio.
- Para añadir imágenes, la función es similar a la de enlaces. Debo colocar el nombre de la foto dentro de un signo de admiración, corchetes y seguida del enlace de la imagen entre paréntesis. Por ejemplo:
GitHub es un portal creado para alojar el código de las aplicaciones de cualquier desarrollador. Todas las actividades fueron colgadas en el repositorio que creamos en esta plataforma.
- Primero cree una cuenta en https://github.com/
- En GitHub puedo hacer que mi repositorio, con texto en código Markdown pueda verse como una página web, sin la necesidad de recurrir a programación compleja. Para crear el repositorio:
- Me voy a la esquina superior derecha de la página, selecciono en el “menú hamburguesa” crear nuevo repositorio.
- Posteriormente describo un nombre sencillo.
- Puedo o no agregarle una descripción sobre lo que será el repositorio.
- Determino si será visible o no para todo público.
- Inicio con README y creo el nuevo repositorio.
Mediante la actividad dirigida 2 aprendí:
- Con cd puedo moverme de una carpeta a otra dentro de la terminal y con pwd identifico en qué carpeta estoy.
- Con ls puedo ver el contenido que hay dentro de una determinada carpeta, y con ls -a veo los archivos ocultos.
- Con git clone y mi enlace de GitHub puedo clonar mi repositorio dentro del archivo en mi computadora; mientras que con git config configuro el repositorio.
- Para esto debo colocar user.name y el user.email, detallando mi nombre de usuario y el correo con el que creé la cuenta.
- Por otro lado aprendí que con rm puedo eliminar archivos; y que nano sirve para editar archivos directamente a través de Git Bash.
- Git status por su parte, se utiliza para saber el estado o los archivos de la carpeta local y de GitHub.
- Con git add añado modificaciones al repositorio de GitHub; con git restore restauro la versión previa; y congit commit -m + "texto" añado comentarios sobre los cambios que hice.
- Y finalmente git push que guarda los cambios en el repositorio y git pull funciona en el sentido contrario para guardar los cambios del repositorio en el archivo local.
Este es un tipo de programación que me permite desarrollar con los diferentes lenguajes una programación, a medida que voy explicando lo que estoy haciendo. Con estos ejercicios me ayudo a recordar y le enseño a otros a cómo hacer programaciones determinadas.
Utilizamos la plataforma Jupyter con documentos de Python para posteriormente visualizarlos en GitHub. En Jupyter: Se utiliza el texto en Markdown para explicar el ejercicio, y se deja el texto en code cuando se trata de un código. También, aprendí a cómo convertir datos de tablas, a gráficas.
- Con la función Type verifica qué tipo de código era
- Con df aprendí el uso de creación de variables dataframe.
- A la variable Json hay que llamarla: pd.read_json().
- Para plotear algo, debo detallar el nombre de la variable seguido de .plot() .