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Por ahora nosotros ponemos al tanto de la existencia, revisamos los conceptos y nos acercamos a algunas experiencias.
Creo que seria indicado que puedan puedan leer datos, que incorporen nociones estadísticas básicas y que exploren herramientas de publicación, visualización.

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Quizás ayude incorporar un enfoque o miradas sobre ¿Por qué? "Google dará más visibilidad al periodismo de datos en sus resultados de búsqueda"
y las denuncias sobre "Google y el monopolio de datos" o dicho de otra manera, el plan de cooperación que propone "trabajar mucho (periodistas) para que otros ganen (Google) (¿Será por eso que nos capacitan "gratis"?)
O también la propuesta de Nikki Usher para relativizar un poco las "bondades" del periodismo de datos
"...Lo que pueden hacer hoy los periodistas con los gráficos interactivos y visualización de datos era inimaginable tan solo hace 10 años.
Ahora, los equipos sofisticados de periodistas en los mayores medios de comunicación del mundo analizan números, los visualizan y, con frecuencia, los vuelven accesibles y suficientemente interesantes para mantenernos haciendo clic y explorando.
Visualizar información como si representara con certeza la realidad es un problema serio. Las personas consumen información con más rapidez y efectividad si es visualizada, pero la presentación pobre y la falta de contexto puede llevar a la desinformación.
La ludificación de la  información  hace que la información sea demasiado simple y, que sea tan fácil que, a veces, hace perder de vista la complejidad de la realidad
Si bien todo parece sugerir que el "periodismo de datos es el futuro" también podemos pensar que graficar la información, simplificarla,  haciéndola más sencilla y divertida tiene serios problemas: simplifica demasiado, obscurece y vuelve más complicado sacar información de ella.
Esto no significa que en algunos casos la visualización de la información no vuelva las cosas claras. Los científicos sociales dependen de gráficas, mapas y cuadros para clarificar sus descubrimientos estadísticos. Pero la mayoría de quienes visualizan la información, no están intentando escribir también un artículo o hacer un interactivo que la gente quiera ver. Las ciencias sociales buscan la historia completa detrás de la información, pero incluso en el periodismo de datos, es muy tentador usar la presentación más clara y limpia de la información que proporcione el equivalente a una primicia o  revelación indiscutible.
Los medios de comunicación han convertido en prioridad este tipo de periodismo interactivo en los últimos cinco años, e incluso ahora, los medios están dispuestos a invertir en nuevos empleos para programadores y científicos de información, a pesar de que estén haciendo recortes en otras partes de la redacción. Eso es bueno, pero también es importante ser un consumidor cauteloso de este trabajo.
Veremos más y más de esto. Es adictivo para los usuarios, perfecto para el consumo de noticias por internet y benéfico para las bases de los medios de comunicación. Pero también puede ser peligrosamente parcial sobre la complejidad real del mundo que nos rodea."
Nikki Usher es profesora asistente en The George Washington University's School of Media and Public Affairs donde estudia el panorama cambiante de los medios digitales. Ella es la autora de "Interactive Journalism: Hackers, Data, and Code"y "Making News at The New York Times".

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Pueden visitar https://datosundav.com.ar para ver las producciones de las, los y les estudiantes :)

Además, les comparto un video en el que estudiantes que pasaron por la materia comparten sus apreciaciones sobre la misma.

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Periodismo de Datos en la UNDAV: testimonios de estudiantes

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Algunas dificultades identificadas por la cátedra:

1- Bajo conocimiento del mundo digital y baja autoconfianza en el uso de la web por parte de una cantidad importante de estudiantes.

2- Es necesario romper algunos mitos: "es difícil"; "voy a hacer lío o romperlo".

3- Hay que empezar por habilidades digitales básicas como crear un blog, cómo publicar y qué es embeber.

4- Baja alfabetización matemática de los, las y les estudiantes y frecuente abierto rechazo a cuestiones de estadística y/o matemática.

5- Dificultades de parte de las, los y les estudiantes relacionadas con aspectos anteriores a la práctica del PDD, como la correcta redacción y otras cuestiones de reportería tradicional que son necesarias para el PDD.

6- Son fundamentales las herramientas gratuitas y online por restricciones económicas y de equipamiento, tanto de la universidad, como de los, las y les estudiantes.

7- El aula debe ser un laboratorio de pruebas. En una primera etapa importa más el proceso que los resultados.

8- Hay mucho material en inglés y la mayoría de los estudiantes no lo manejan.

9- Los límites (no insalvables, pero sí concretos) derivados de que el periodismo de datos en las redacciones suele ser un trabajo multidisciplinario, con diseñadoras/es y programadoras/es y eso no se puede hacer en la materia.

10- La materia debe renovarse día a día porque surgen herramientas nuevas y otras desaparecen y, fundamentalmente, porque se trata de una práctica en expansión.

La principal "solución" para la mayoría de esas dificultades tiene que ver con asumir que cada curso es diferente y requerirá un planteo "a medida" de ese curso para poder cumplir los objetivos de la materia.  En ese sentido, el fuerte acompañamiento docente y el trabajo en equipos es fundamental para que las, los y les estudiantes puedan complementarse en sus saberes previos y aptitudes.

El método inductivo como estrategia de enseñanza-aprendizaje, combinado con la idea de "learning by doing" y la definición de "producto -periodístico- mínimo viable" son parte de la estrategia general de la materia.

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Las herramientas y aplicaciones concretas van variando según surgen nuevas o las ya establecidas abandonan su carácter gratuito o dejan de existir.

Sin embargo, en la cursada actual de PDD de la UNDAV trabajamos las siguientes herramientas:

- Hojas de Cálculo de Google.
- Formularios de Google.
- El propio Google y su búsqueda avanzada.
- Infogram
- Datawrapper
- Flourish
-  My Maps de Google
- Timeline.JS
- IFTTT
- Ilovepdf
- Workbenchdata
- WayBackMachine
- Aministradores de contenidos, como Blogger, y Wordpress.org (no.com).

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En la asignatura Periodismo de Datos de la Universidad Nacional de Avellaneda - UNDAV- el trabajo está orientado a formar periodistas que tengan los conocimientos y habilidades necesarias para:

- crear notas periodísticas a partir de la limpieza, el procesamiento y el análisis de bases de datos públicos,
- realizar visualizaciones de datos interactivas con herramientas gratuitas, y
- estar en condiciones de  integrarse al equipo de periodismo de datos de cualquier redacción.

Para ello, la materia puede resumirse en 10 propuestas para que las, los y les estudiantes:

1- No les tengan miedo a los números, cifras y valores.

2- Acepten que las hojas de cálculo y algunas fórmulas ya son parte del quehacer periodístico.

3- Entiendan que todo puede volcarse a una base de datos: desde las cifras de pobreza a un discurso presidencial, pasando por sus hábitos y decisiones cotidianas, etc.

4- Sepan usar algunas herramientas de la web: de publicación, de visualización y de conversión, entre otras.

5- Sepan buscar en Google más allá de lo evidente.

6- Sepan que se puede mentir con estadísticas y con gráficos.

7- Comprendan que los datos no tienen porqué ser fríos si se los conecta con testimonios de protagonistas, personas afectadas y/o especialistas.

8- Conozcan el funcionamiento de algunos aspectos del Estado en sus distintos niveles.

9- Sean activistas del acceso a la información pública en formatos abiertos.

10- Puedan combinar datos, gráficos y testimonios en una historia que valga la pena ser contada.

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Dado que quienes incursionamos en la docencia en PDD venimos de distintas historias y saberes (en mi caso, el periodismo y la comunicación social), creo que las instituciones educativas deberían considerar formar(nos) en las herramientas y la temática. Y, pensando en grande, formar equipos interdisciplinarios que atraviesen de manera transversal a la currícula.

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En consonancia con lo que comenté a la izquierda, creo que lo que deberían conocer los alumnos es Excel y algunos conceptos de estadística, para empezar.

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En la asignatura Investigación Periodística, materia en la que la precisión y los datos son clave, trabajamos de manera lateral sobre periodismo de datos. Además de compartir y analizar trabajos publicados, ejercitamos preguntas sobre base de datos dadas y operaciones básicas como porcentajes. Dado que no es el eje de la materia, ni disponemos de tiempo, no vemos herramientas como Excel u otras de visualización de datos. Pero lo central del ejercicio que hacemos en la materia es indagar a los datos, cuestionarlos, encontrar constantes, variaciones, etc, de modo de poder plantear hipótesis.

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Además de las dificultades mencionadas anteriormente por los docentes, agregaría que en las instituciones generalmente no disponemos de equipos interdisciplinarios, formados por programadores, diseñadores gráficos, profesionales especializados en ciencias de la información, etc., que junto a los comunicadores puedan impulsar prácticas de periodismo de datos en las cuales los estudiantes de la cátedra puedan luego insertarse para trabajar en equipo en proyectos existentes.

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Comentamos las diferentes aplicaciones utilizadas por experiencias nacionales e internacionales de periodismo de datos, poniendo el énfasis en las herramientas basadas en software de código abierto, las cuales podrían ser adaptadas por los proyectos locales.

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En la asignatura Documentación Periodística de la Lic. en Comunicación Social de la UNC nos introducimos en el periodismo de datos desde la perspectiva de las necesidades informativas de esta especialidad periodística. En este sentido, las habilidades y competencias que propiciamos en la cátedra se dirigen a:
- Distinguir las necesidades informativas propias del periodismo de datos, frente al periodismo generalista, especializado y de investigación
- Desarrollar diversas estrategias de búsqueda de información
- Incorporar habilidades de curación digital de datos, disponibles en internet, para su reutilización en bases de datos
- Comprender experiencias de producción colaborativa para la generación de bases de datos
- Distinguir diferentes narrativas existentes en producciones de periodismo de datos
- Valorar las características de diferentes tipos de visualizaciones dinámicas de datos
- Ejercitar la elaboración de visualizaciones dinámicas de datos a partir de aplicaciones informáticas diversas
- Elaborar un proyecto de periodismo de datos a partir de las habilidades y competencias adquiridas

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Es una gran oportunidad de intercambiar ideas y formas. Espero que sea el puntapié inicial para la elaboración de un material que se pueda utilizar en las cursadas.

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Esta respuesta responde también a la anterior: Tal cual comentaron las y los otros colegas, el principal desafío es el tiempo de cursada. En nuestro caso, es uno muy corto en donde se intenta sumergir a los futuros magíster, en un mundo que les es, en muchos casos, muy ajeno. Es por eso que hacemos hincapié en el desarrollo de la historia a visualizar, en cómo la contamos. Encontrar el enfoque innovador o clarificador de una problemática, revela cuál o cuáles herramientas se necesitan para hacerlo.

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Desde la Maestría en Comunicación Digital Interactiva de la UNR, entendemos que el actual ecosistema de medios en el que nos movemos y producimos ha propiciado la aparición de formas novedosas de hacer periodismo y en este sistema, se destaca, indudablemente, el periodismo de datos. Es así que recuperando técnicas del periodismo de investigación y de precisión, esta especialidad promueve en el periodista digital posibilidades inéditas en el proceso de acceder, depurar, analizar y visualizar grandes volúmenes de datos para crear contenidos informativos originales.

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En este momento no estoy dictando el curso como optativo de grado. Lo sigo dictando año por medio como seminario o curso de posgrado o modulo dentro de otros cursos de posgrado.. Es una experiencia increíble que conjuga, rigurosidad estadística con creatividad artística con lenguaje periodístico. me entusiasma mucho los espacio transdisciplinarios que se pueden crear

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Los conceptos estadísticos son de difícil abordaje. En el curso le destinaba mucho tiempo a desarrollarlos, directamente y luego transversalmente cuando avanzábamos en temas más específicos. La materia se llamaba Introducción a la Estadística y al periodismo de datos.

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Todas las que hagan falta. Flourish, Talbleau, R, Phyton, Excel, OCR.

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las habilidades sobre las que he hecho énfasis en el grado y hago ahora en el posgrado están relacionadas con el manejo estadístico básico de dos o tres áreas: a.- la estadística descriptiva y su relación con procesos reales (medianas, percentilos y promedio y su valor relativo), b.- precisión y exactitud asociado a toma de muestra, c.- el concepto de hipótesis muy especialmente el tipo de error (esto es una de las cuestiones más complicadas). La competencia que más me ocupa es la del encuadre crítico de la pregunta que nos hacemos, en que momento, bajo que agendas, a quien se es funcional. No puedo desprender esto del carácter político en términos de acción política de la selección del corpus de datos

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Me encantaría conocer experiencias de otras cátedras, y si trabajan con bibliografía específica o recurseros.

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El mayor desafío que encuentro es el tiempo. Es una disciplina que requiere de mucha práctica, y no alcanza un cuatrimestre, y además son procesos lentos, lo que puede desmotivar a los estudiantes. Como solución se me ocurre trabajar en equipo y con formato de tutoría.

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Trabajamos con hojas de cálculo para organizar, limpiar y estructurar los datos (Excel, Google Spreadsheets), convertidores de archivo, app de OCR, y de visualización de datos (Infogram, Flourish). Me parece importante también incorporar herramientas para analizar datos de redes sociales. Por ahora sólo hemos probado apps para descargar tweets a excel o analizar conversaciones.

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Durante las prácticas de periodismo de datos, me parece importante promover:
-la mirada crítica ante las bases de datos (no porque sean datos, no hay posibles o distintas interpretaciones, quién recolecta la información, qué metodología utiliza, etc.)
-un conocimiento básico de estadística (por ej. entender diferencia entre tasa y promedio)
-hacer preguntas a la base de datos
-investigación, conocer en profundidad un tema.
-el reporteo de calle (chequear los datos de la PC en territorio)
-trabajo en equipo, con otros pares y otros perfiles como diseñadores o programadores.