Python se está posicionando claramente como uno de los mejores lenguajes para el ámbito del Data Science. Con Jupyper notebook y pandas como base, se ha construido un ecosistema de librerías para el análisis interactivo de datos.
En este taller haremos un breve recorrido por las librerías disponibles para el análisis y visualización de datos geográficos, como ejemplo PySAL, GeoPandas o CartoFrames.
En conjunto, estas herramientas permiten crear preciosos mapas que además transmiten información sobre los datos que estamos analizando, como por ejemplo este mapa sobre la pobreza en Brooklyn:
Deberías traer de casa:
También puedes traer:
Durante el taller: