Mañana, sábado 5 de marzo es el Día de los Datos Abiertos (#OpenDataDay). Un día en el que desarrolladores, data scientists, bibliotecarios, comunicadores, periodistas, estadísticos, diseñadores, activistas y ciudadanos de todo el mundo, se reúnen para «mostrar su apoyo y motivar la adopción de políticas de datos abiertos por parte de los gobiernos locales, regionales o nacionales«.
Como ya te contó nuestro colega Fernando Ariel Lopez , en su blog post «Día de los Datos Abiertos 2016 – Open Data Day #ODD #ODD2016» publicado en el día de ayer, la página de la Open Knowledge Foundation reúne información que se actualiza constantemente sobre los +250 eventos que se realizarán en forma simultánea en países de todos los continentes para festejar este día creando aplicaciones y visualizaciones, liberando datos, y haciendo historias y análisis usando datos abiertos.
En este contexto, y para que tu también te animes a participar, quería recomendarte 5 herramientas gratuitas para trabajar con datos y crear visualizaciones:
Power BI
Herramienta gratuita de Microsoft (si! gratuita) para crear visualizaciones y presentarlas en reportes interactivos o dashboards. Esta herramienta te permite conectarte a datos en Hadoop, Github, MailChimp, SharePoint, Google Analytics, Facebook, entre otros. Te permite también conectarte con portales de datos abiertos usando APIs (como OData Protocol), usar datos locales que tengas en tu computadora, o establecer conexiones con bases de datos en Access, Oracle, o SQL. La interfaz de Power BI es muy clara e interactiva, e incluye opciones para transformar y combinar tus datos, así como crear una gran variedad de reportes y visualizaciones que puedes fácilmente compartir con tus amigos o colegas.
- Descarga de Power BI
- Guía de introducción sobre Power BI
- Soporte técnico de Power BI
- MOOC sobre Power BI en edX «Analyzing and Visualizing Data with Power BI» (Inglés)
Tableau Public
Herramienta gratuita de Tableau, para crear visualizaciones, historias de datos y dashboards con tecnología drag-and-drop (arrastrar y soltar) que te permite hacer complejos análisis de datos de forma rápida y sencilla. Con Tableau Public puedes crear una visualización, guardarla en tu perfil gratuito (1 GB de espacio disponible), y compartirla en redes sociales, enviar un enlace, o embeberla en un blog o sitio web. Para trabajar con los datos en Tableau Public puedes conectarte a través de OData o usar datos locales en excel, texto o archivos de programas estadísticos como R (hablaremos más adelante) o SPSS.
Tableau Data Reshaper
Extensión gratuita de Tableau para Excel, que permite formatear tus datos para poder usarlos con herramientas de datos y visualizaciones como Tableau Public. Es muy sencillo de instalar, y luego aparece en tu menú de opciones de Excel listo para usar. Esta extensión puedes usarla para formatear tus datos y crear tablas dinámicas con muy pocos clics.
- Descarga de Tableau Data Reshaper
- Cómo limpiar y formatear tus datos (Inglés)
- Tutorial «Formatting Data: What Makes Up a Column?» (Inglés)
RStudio
Aplicación de código abierto y gratuita para hacer análisis estadístico de datos usando el lenguaje de programación R (R Programming). RStudio permite analizar datos, y su aplicación web Shiny permite crear visualizaciones y reportes interactivos, sin necesitar conocimientos de desarrollo web. Otro aspecto interesante de R es que ofrece una gran comunidad de desarrolladores de distintos niveles de conocimiento, que intercambian soluciones, consejos y código en sitios web como stackoverflow o GitHub.
- Descarga de R Studio
- Introducción a R – tutorial de computación estadística
- Red de recursos sobre R: The Comprehensive R Archive Network
- Tutorial sobre Shiny
- MOOC sobre R Programming en Coursera: «R Programming«
- MOOC sobre análisis de datos con R en Udacity: «Data Analysis with R«
Python
Python es un lenguaje de programación de código abierto y gratuito que se caracteriza por ser más sencillo, funcional y legible que otros lenguajes. Python permite la creación de aplicaciones para la recuperación, análisis y visualización de datos. Al igual que R, un factor destacable de Python es que cuenta con una gran comunidad de desarrolladores, que comparten código, consejos, preguntas y respuestas, etc. en GitHub, stackoverflow y distintas listas de distribución y grupos de noticias.
- Descarga de Python
- Tutorial de Python (Argentina)
- Wiki de Python
- Repositorio de Python (Inglés)
- MOOC sobre Python en Universitat Politècnica de Catalunya: «Introducción a la programación en Python«
- MOOC sobre Python en Coursera: «Learn to Program and Analyze Data with Python« (Inglés)
¡Aprovecha el Día de los Datos Abiertos para explorar estas y otras herramientas que conozcas, y participa activamente creando historias de datos y visualizaciones!
Imagen: Si! (C)fabiotellez #Cartel #Abierto #Jueves (CC BY-SA 2.0)