Recursos para el I OpenDatathon ETSINF-UPV

Si estás un poco perdido en temas de datos y no sabes cómo empezar, aquí puedes ver una lista de fuentes de datos, herramientas y ejemplos para poder hacer tu proyecto para el OpenDatathon.

¿Dónde puedo obtener datos? – Fuentes de datos

Debes usar datos abiertos para poder participar. Se valorará que los datos sean relativos a la Comunidad Valenciana. A continuación tienes algunas webs donde puedes obtener datos:

• Datos abiertos Ayuntamiento de Valencia: http://gobiernoabierto.valencia.es/es/data/
• Datos históricos de contaminación en la Comunidad Valenciana GVA: http://www.cma.gva.es/cidam/emedio/atmosfera/jsp/historicos.jsp
• Datos históricos Índice Ultravioleta GVA: http://www.citma.gva.es/web/calidad-ambiental/datos-historicos-57102
• Datos abiertos Gobierno de España: http://datos.gob.es/catalogo/
• Indicadores I+D+I FECYT: http://icono.fecyt.es/indicadores/Paginas/default.aspx?ind=134&idPanel=1
• Resultados electorales (Autonómicas 1995-2015): resultados_electorales_autonomicas-1995_2015
• Resultados electorales (Locales 1987-2011): resultados_electorales_locales-1987_2011
• Históricos de uso de estaciones de Valenbisi: http://users.dsic.upv.es/~flip/BikeSharingDemand

Vale, ya tengo un conjunto de datos, ¿y ahora qué? – Herramientas y ejemplos

Categoría Visualizaciones:

En esta categoría puedes presentar, por ejemplo, gráficas que expliquen los datos, infografías, ilustraciones o un mapa online, entre otras muchas cosas. Es la categoría más creativa, así que ¡deja volar la imaginación!

Estas son algunas herramientas que puedes usar para hacer tu visualización:

• Infografías: Puedes encontrar herramientas online que ofrecen ciertas características gratuitas para poder hacer bonitas infografías.
  • http://www.easel.ly/
  • http://piktochart.com/
  • https://infogr.am/
  • https://www.canva.com/es_es/crear/infografias/
• Gráficos: Puedes explicar lo que los datos están contando mediante uno o varios gráficos. Algunas herramientas online y APIs como la de Google te permiten hacerlo.
  • https://plot.ly
  • http://charts.hohli.com
  • http://www.chartgo.com/
  • https://developers.google.com/chart/
• Líneas de tiempo. Si los datos ocurren a lo largo del tiempo, ¿por qué no contarlos así?.
  • http://www.dipity.com/
  • http://timeline.knightlab.com/
• Mapas. Si los datos tienen coordenadas, ¡posiciónalos en un mapa!
  • https://www.mapbox.com/
  • https://cartodb.com
• Visualizaciones interactivas.
  • https://public.tableau.com/s/
  • https://support.google.com/fusiontables/answer/2571232
• Herramientas para desarrolladores. Si lo tuyo es programar, ¡pues programa una visualización!
  • Para esto puedes utilizar lenguajes como R (RStudio), Python u Octave. Algunas librerías que puedes usar:
    • Python:
      • http://matplotlib.org/
      • http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/
      • http://bokeh.pydata.org/en/latest/
      • http://www.pygal.org/en/latest/
    • R:
      • http://ggplot2.org/
      • https://cran.r-project.org/web/packages/rgl/
      • https://cran.r-project.org/web/packages/shiny/index.html
      • https://cran.r-project.org/web/packages/knitr/index.html

En estas webs puedes ver una serie de ejemplos que podrían inspirarte:

• https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/
• https://www.meneame.net/m/Visualdata

Categoría Herramienta de exploración:

Esta categoría premiará a la mejor herramienta que permita explorar los datos. Se trata de que el usuario pueda ver los datos, manipularlos, combinarlos, jugar con ellos, descargarlos o visualizarlos sin tener ningún tipo de conocimiento previo. Una herramienta de este tipo, a gran escala, sería Google Maps, la web de AEMET o los indicadores del FECYT. Tu proyecto puede ser mucho menos ambicioso, por supuesto.

Puedes utilizar los lenguajes, plugins, frameworks o CMS que quieras. Aquí tienes algunos enlaces interesantes sobre librerías de JavaScript, por si quieres incluir visualizaciones o mapas:

• http://d3js.org/
• http://www.flotcharts.org/
• http://www.humblesoftware.com/flotr2/index
• http://code.shutterstock.com/rickshaw/
• http://openlayers.org/
• http://leafletjs.com/

Categoría Predicción:

En esta categoría se premiará la aplicación que utilice datos abiertos para predecir situaciones futuras, mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático.

Para realizar la predicción puedes usar lenguajes como R. Algunas librerías interesantes para realizar los modelos pueden ser estas:

• https://cran.r-project.org/web/packages/caret/index.html
• https://cran.r-project.org/web/packages/car/index.html
• https://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html

También puedes usar aplicaciones como:

• http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/
• https://rapidminer.com/products/studio/

Recuerda que se valorará el uso de la herramienta de BigML. Aquí puedes ver un tutorial: http://innovaskynet.blogspot.com.es/2014/09/tutorial-de-bigml-un-ejemplo-practico.html

Toda la información sobre el evento aquí: http://dataupv.webs.upv.es/i-opendatathon-etsinf-upv/

Si tienes alguna duda, puedes preguntarnos en dataupv@gmail.com

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