Your locale preferences have been saved. We like to think that we have excellent support for English in pretalx, but if you encounter issues or errors, please contact us!

Juan Luis Cano Rodríguez

Juan Luis (él) es ingeniero aeronáutico apasionado por las comunidades tecnológicas y la sostenibilidad. Ha trabajado como product manager, developer advocate, data scientist, software engineer y formador, siempre con Python. Es co-fundador y ex presidente de la asociación Python España, co-organizador de las siete primeras PyConES, y actual co-organizador de los encuentros mensuales PyData Madrid.

Aparte de ser usuario y contribuidor veterano de muchos proyectos del ecosistema Python científico (NumPy, SciPy, Astropy) ha publicado varios proyectos propios, el más importante de los cuales es poliastro, una biblioteca Python de código abierto para astrodinámica interactiva utilizada en la academia y la industria.

Actualmente trata de enfocar sus energías (y su enfado) en usar la tecnología para hacer del mundo un lugar mejor. Pero a veces se cansa y se le va la fuerza por la boca en LinkedIn.


Twitter

https://social.coop/@astrojuanlu

LinkedIn

https://www.linkedin.com/in/juanluiscanor/

Any other link (e.g. GitHub)

https://github.com/astrojuanlu/


Session

10-05
11:15
35min
Mapeando viviendas turísticas ilegales con Python
Juan Luis Cano Rodríguez

En primavera de 2024 explotó un clamor: "Canarias tiene un límite". Pronto se sucedieron manifestaciones multitudinarias por otras regiones tensionadas: "Mallorca no se vende", "Basta de Ibiza", "Cantabria se defiende".

Mientras tanto, en la capital del Reino, se venía fraguando un descontento similar desde hacía años. En mayo de 2024 el Ayuntamiento de Madrid publicó el listado oficial de las 1 008 licencias municipales para viviendas de uso turístico que se habían concedido en la ciudad, congeló temporalmente las nuevas concesiones, y endureció las sanciones.

Todo para hacer oficial una realidad: que había operando muchísimas más de las permitidas.

¿Cuántas? ¿De quién son? Y lo más importante, ¿dónde están?

Para tratar de contestar estas preguntas me armé de valor y me puse a hacer limpieza de datos con Polars, aprendí a hacer joins espaciales de proximidad con GeoPandas, casi me vuelvo loco montando mi propio semáforo asíncrono con AnyIO para poder hacer geocoding con datos de OpenStreetMap, y regresé a mis orígenes leyendo datos vectoriales con Fiona, Shapely, y pyproj.

Acompañadme en esta cruda historia de lucha vecinal aún en curso en la que, una vez más, la tecnología es parte fundamental. En esta charla contaré cómo fue mi primera aproximación a los datos que estaban publicados, las inconsistencias que descubrí al contrastarlos con el nuevo listado, el alborozo de los afectados cuando vieron por primera vez sus pesares reflejados en un mapa, lo que vino después, y cómo tú también puedes ayudar a concienciar de este problema.

Data Engineering
Treboada