Datafest, una cita para redescubrir los datos públicos
Tecnología
En su segunda edición, el encuentro reunirá en la Universidad Austral a periodistas, programadores y diversos especialistas para promover el trabajo conjunto en diversos contenidos gubernamentales
Con el objetivo de trabajar en diferentes áreas tales como el gasto público, transporte y las elecciones legislativas, entre otros temas, la segunda edición del DataFest regresa a la Universidad Austral el 1 y 2 de noviembre.
Periodistas, programadores, diseñadores y data miners (expertos en extracción de datos de diversos repositorios), entre otros especialistas, trabajarán de forma conjunta para analizar bases de datos con el objetivo de crear nuevos recursos para que los ciudadanos puedan contar con aplicaciones y visualizaciones interactivas con información relevante sobre diversos temas de interés público.Además, el Datafest también contará con diversos talleres, seminarios y charlas de invitados internacionales como Ben Welsh, de Los Angeles Times y Ryan Murphy de Texas Tribune , de destacado trabajo en el mundo del periodismo de datos.
Bajo la especialización de periodismo asistido por computadoras, la presentación de Welsh será sobre Crime L.A. , una aplicación interactiva que registra en un mapa digital la actividad criminal en la ciudad de Los Angeles. Por su parte, Murphy hará foco en la visualización de los datos gubernamentales, como ocurrió con el gráfico que refleja los sueldos de los empleados estatales de Texas.
La asistencia DataFest es gratuita y abierta al público, pero con cupos limitados, con una registración on line . La jornada se llevará a cabo durante el viernes 1 y sábado 2 de 9 a 19 en la Universidad Austral, avenida Juan de Garay 125, Buenos Aires.
Organizada por LA NACION y la Universidad Austral, la segunda edición del Datafest cuenta con el apoyo de Knight Foundation, Open News, Google, Telefónica, y la Embajada de Estados Unidos en Argentina. A su vez, las siguientes empresas colaboran con el encuentro: iPlan, Citric, Aramark, Paez, SAS y SPSS.
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