Sebastian Flores
Apasionado por Data Storytelling, visualización de datos, y Python.
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Programando en Python desde el 2008, siempre estoy buscando aprender nuevas librerías. He participado en diversas PyCon (Colombia, Argentina, Chile, Latam) y he desarrollado algunas librerías open source (pypsdier y streamlit_book). Me apasiona el tema del Data Storytelling, que une los mundos de los datos (analítica) con el mundo literario (emociones e historias).
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Gráficos animados con Vizzu - un manjarsh visual
Presentación donde explicaré sobre data storytelling, y visualización de datos con vizzu
Python y Data Storytelling al rescate: evitemos más muertes por PowerPoint
He experimentado con varios formatos de presentación (jupyter notebook + RISE, streamlit y quarto) y bibliotecas gráficas (matplotlib, seaborn, altair, powerbi, tableau, vizzu) en busca de una mayor interactividad a la hora de presentar y enseñar. Al mismo tiempo, me interesó mucho el tema relacionado de la narración de datos (data storytelling), que se centra en las habilidades y trucos para hacer una presentación memorable e impactante. Creo que esta combinación de conceptos (Python y Data Storytelling) es innovadora y no se ha explorado ni compartido lo suficiente. Durante la charla, entrego 4 reglas de storytelling y como se relacionan con herramientas prácticas para hacer presentaciones más atractivas, entretenidas y memorables utilizando librerías y programas de Python. Hagamos un mundo mejor, una presentación a la vez.
Keynote: Bits, pixeles y palabras: ¿Cómo hacer data storytelling en Python?
Nos aventuraremos en el poco explorado territorio del Data Storytelling en Python. Iremos más allá de las tablas y los gráficos, y exploraremos cómo tus datos pueden ser contados de manera convincente y emocionante. Descubrirás el arte y las herramientas disponibles en Python para tejer relatos que llamen al cambio y la acción.
¡Prepárate para transformar tus datos en historias memorables!
Construye una webapp multipágina con streamlit - for dummies
El taller buscará cubrir los siguientes aspectos.
Parte 1: 55 minutos. Temas: instalación de librerías, ejecutando en local, deployment a la nube (opciones), widgets y lógica de streamlit, consideraciones para multipaging.
Pausa: 10 mins
Parte 2: 55 minutos. Temas: desarrollaremos 3 páginas predefinidas y una página con contenido a elección: un home con una descripción del proyecto, una página de análisis de datos obtenidos por carga directa de archivo, y una página de análisis de datos obtenidos por API. Si el tiempo lo permite, me gustaría que los asistentes pudieran crear una página con alguna idea personal.
Importante: Se considerará tener un repo inicial para facilitar la configuración inicial, y un repo final con la aplicación funcionando.
Sebastian Flores
Apasionado por Data Storytelling, visualización de datos, y Python.
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