Instrumentos de Análisis Urbanos II

Profesores: Juan Pablo Ruiz Nicolini y Pablo Tiscornia

Maestría en Economía Urbana | Universidad Torcuato Di Tella

8 de junio - 17 de agosto de 2021 | 19.15hs | VIRTUAL

Descripción del curso:

Instrumentos de Análisis Urbano II está pensado como un curso aplicado de Ciencia de Datos para ciudades. Para ello nos valdremos de herramientas computacionales que, en conjunto, tienen como objetivo la elaboración de un proyecto de análisis urbano desde la obtención de los datos (de diversas fuentes y formatos); su curaduría, limpieza, procesamiento, análisis, hasta la comunicación de los mismos.

Desde el inicio, además, propondremos alternativas para la organización del proyecto que apuntan a potenciar la reproducibilidad de las investigaciones y sacar provecho del control de versiones y el trabajo colaborativo.

Organización del curso

El curso se divide en tres grandes módulos:

1. a lo largo de las primeras dos clases, presentaremos el programa, evaluaremos el conocimiento previo de los participantes y avanzaremos con la instalación y mise en place de las herramientas que proponemos utilizar a lo largo de la materia.

2. desde la sesión 3 hasta la 7 inclusive, se procurará introducir técnicas para el acceso, limpieza y transformación de datos.

3. por último, desde el octavo al décimo encuentro, se presentarán técnicas para la visualización de datos en general y geográficos en particular, a la vez que se discutirán casos y aplicaciones.

Práctica y Evaluación

Este curso está pensado para avanzar a través de la práctica de los contenidos. Por ello se espera de los alumnos una participación activa, con entregas de pequeños ejercicios periódicamente. Esta participación será parte de la evaluación final (\(40\%\)) que requerirá además la entrega de un informe original sobre un tema urbano que aplique el conjunto de herramientas expuestas a lo largo del curso. La puntuación máxima del informe será el \(60\%\) de la nota final.

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MÓDULOS

Módulo 1

Sesión 1: Presentación

• Configuración de herramientas y puesta en marcha

Sesión 2: Introducción

R + RStudio

• Organización del flujo de trabajo (.Rproj, y git)

• R base y el suite Tidyverse

• Reproducibilidad y Comunicación (.R y Rmd)

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Módulo 2

Sesión 3: Domar los datos I

Los principales paquetes y sus verbos para:

• leer datos (readr, heaven, readxl, googlesheets4, etc)

• limpiar datos (tidyr, janitor, tibble)

• transformar datos (dplyr)

Herramientas auxiliares para mejorar el flujo del código:

• la pipa de magrittr (%>%) para encadenar y glue para facilitar la concatenación.

Sesión 4: Domar los datos II

• +dplyr

Ampliando la caja de herramientas:

• lubridate para trabajar el tiempo

• forcats para datos categóricos (factors)

• stringr para datos de texto

Sesión 5: Domar los datos III

Trabajar con geo data:

• sf

• rmapshaper

• geoAr

Sesión 6: Programación (intro)

No repetirse uno mismo

• Escribir funciones

• Programación funcional (Introducción a purrr )

Sesión 7: Obtener datos de la web

• ejemplos aplicados con APIs y web scraping con rvest

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Módulo 3

Sesión 8: Data Viz I

La Gramática de los Gráficos

• Introducción a ggplot2

Sesión 9: Data Viz II

Las muchas capas de ggplot2

• geom_sf(): para mapas estáticos

Extensiones: mapsf,patchwork, cowplot , entre otros.

Sesión 10: Data Viz III

Distintas formas de representar información geográfica:

• leaflet: para mapas interactivos

• geofacet: para grillas como si fueran mapas

• tilemaps: cuando el área no importa