Las capacidades relacionadas con los datos son cada vez más transversales. La analítica de datos se ha vuelto fundamental para la toma de decisiones en organizaciones de todos los tamaños y sectores. Pero para transmitir bien el resultado de los análisis a los diversos interlocutores, es necesario trabajar con gráficas, visualizaciones y narrativas que permitan apreciar de manera sencilla las conclusiones. Fruto de ello, ha crecido la demanda de perfiles capaces de trabajar con las principales herramientas de visualización de datos.

Para desarrollarse en este campo es necesario tener una base de estadística y analítica, pero también conocer las tendencias de diseño y comunicación visual. En el mercado podemos encontrar multitud de cursos que nos ayudan a formarnos en estas habilidades de manera flexible y online. A continuación, recogemos algunos ejemplos.

Cursos generales de visualización de datos

Son muchas las escuelas que ofrecen cursos para aquellos que no quieran especializarse en una herramienta concreta, sino que prefieran adquirir una visión general sobre la visualización de datos.

Big Data: Visualización de datos

• Impartido por: Universidad Autónoma de Barcelona (a través de Coursera)
• Duración: 9 horas, a lo largo de 4 semanas.
• Idioma: Español
• Precio: Gratuito

Se trata de un curso introductorio que explica los conceptos clave de la visualización de datos masivos, mostrando ejemplos en distintos contextos. Con el curso se busca que el estudiante aprenda a formular el problema y elegir las herramientas más adecuadas. Se distribuye en 4 módulos (uno por semana): contexto para la visualización de datos hoy, herramientas de análisis y visualización de datos, el proceso de creación de una visualización de datos y otros aspectos de la visualización de datos.

Fundamentos de visualización de datos

• Impartido por: Marco Russo (a través de Udemy)
• Duración: 2 horas
• Idioma: Español
• Precio: Gratuito

Esta formación está diseñada para enseñar a sus alumnos a crear visualizaciones de datos modernas y completas. Este curso comienza con unas nociones básicas sobre la aplicación de la visualización de datos y para qué sirve esta técnica. Tras una breve introducción, los alumnos podrán aprender a interactuar con los diferentes gráficos, a diferenciar entre Business Analytics y Data Analytics o a entender la correcta visualización de datos a través de ejemplos prácticos.

Periodismo de datos y visualización con herramientas gratuitas

• Impartido por: Centro Knight para el Periodismo en las Américas
• Duración: 30 horas (6 semanas)
• Idioma: Español
• Precio: Gratuito

Este curso está disponible de manera gratuita para todos aquellos que estén interesados en el periodismo de datos, la visualización y las herramientas que ofrece el mercado de manera gratuita. Gracias a esta formación, los alumnos pueden aprender a buscar y conseguir datos, a encontrar historias dentro de ellos, así como a prepararlos y a realizar visualizaciones.

Cursos específicos sobre diferentes herramientas de visualización  

Aquellos que, por el contrario, prefieran formarse de manera más específica en alguna de las herramientas más populares de visualización de datos, también dispones de multitud de opciones en la red.

Fundamentos de la visualización de datos con Tableau 

• Impartido por: Universidad Austral (a través de Coursera)
• Duración: 8 horas
• Idioma: Español
• Precio: Gratuito

Tableau combina una interfaz gráfica con elementos habituales de las herramientas de Bussiness Integillence. Este curso está dirigido a usuarios que no han trabajado nunca con esta herramienta o quieren profundizar en ella, sin ser necesarios conocimientos técnicos o analíticos previos. En él se explican conceptos fundamentales de visualización de datos y se aprende a utilizar las diversas herramientas que ofrece Tableau.

¡Crea y comparte reportes con Tableau Public! 

• Impartido por: Adrián Javier Tagüico (a través de Udemy)
• Duración: 1,5 horas
• Idioma: Español
• Precio: De pago

Este curso muestra cómo crear reportes dinámicos e intuitivos, dashboards y stories paso a paso utilizando Tableau Public. En él se aprende cómo importar fuentes de datos (utilizando para ello datos públicos de ejemplo), cómo preparar los datos, en qué consiste su modelado y cómo crear visualizaciones, utilizando filtros (segmentación de datos, interacción de visualizaciones u diversas opciones en cada visualización). Son necesarios conocimientos previos básicos sobre los tipos de datos.

Google Data Studio – Visualización de Datos y Cuadros de Mando

• Impartido por:  Start-Tech Academy (a través de Udemy)
• Duración: 4 horas de video. El curso puede ser completado en 6 horas.
• Idioma: Español
• Precio: De pago

Data Studio es una herramienta gratuita de Google para elaborar informes muy visuales con datos analíticos, permitiendo su automatización. El objetivo de este curso es que el estudiante aprenda a elaborar todo tipo de gráficos en Google Data Studio, así como profundizar en las características específicas avanzadas de la herramienta. Se trata de un curso para principiantes en el que no es necesario ningún conocimiento previo.

Data Visualization with Kibana

• Impartido por:  Start-Tech Academy (a través de Udemy)
• Duración: 5,5 horas
• Idioma: Inglés
• Precio: De pago

Curso para aprender los fundamentos de Kibana, un software de código abierto que forma parte del paquete de productos Elastic Stack. Los estudiantes aprenden desde cuestiones básicas de seguridad (usuarios, roles y espacios), hasta cómo crear visualizaciones avanzadas o dashboards, utilizando el lenguaje de consulta de Kibana (KQL).

Grafana

• Impartido por: Sean Bradley (a través de Udemy)
• Duración: 6 horas
• Idioma: Inglés
• Precio: De pago

Grafana empezó siendo un componente de Kibana, pero en la actualidad se trata de herramientas completamente independientes. En este curso se aprende a explorar los paneles de gráficos, estadísticas, indicadores, barras, tablas, textos, mapas de calor y registros. Incluye desde la instalación de distintas fuentes de datos (MySQL, Zabbix, InfluxDB, etc.) y la creación de tableros dinámicos con colocación automática de visualización, hasta la instalación de un servidor SMTP y o la configuración de un canal de notificaciones por correo electrónico o Telegram.

Cursos de librerías de visualización de datos 

Además de las herramientas genéricas previas, en el mercado también encontramos librerías específicas de visualización. Estas librerías son más versátiles, pero necesitan que el usuario conozca el lenguaje de programación donde se implemente la librería. Algunos ejemplos de cursos en este campo son:

Curso de visualización de datos con Python

• Impartido por:  Abraham Requena (a través de Open webinars)
• Duración: 3 horas
• Idioma: Español
• Precio: Gratuito

Este curso se enfoca en dos librerías de Python: Matplotlib y Seaborn. El curso comienza con una introducción donde se habla de la importancia de la visualización y los tipos de gráficos. A continuación se aborda el trabajo con cada una de las librerías, incluyendo ejercicios.

Visualización de datos con Python

• Impartido por:  Universidad Complutense de Madrid
• Duración: 40 horas (8 semanas)
• Idioma: Español
• Precio: De Pago

Se trata de un curso centrado en la elaboración de visualización utilizando Python. Tras una introducción en la que se abordan los aspectos clave a considerar para crear visualizaciones de datos efectivas, el curso se centra en el desarrollo de visualizaciones de datos en Python utilizando Matplotlib y Plotly. En el curso se utiliza en entorno Jupyter Notebook. Es necesario tener conocimientos mínimos de Python y de análisis de datos con Pandas.

Big Data: visualización de datos. Introducción a R y ggplot2

• Impartido por:  Universitat Autónoma de Barcelona (a través de Coursera)
• Duración: 9 horas
• Idioma: Español
• Precio: Gratuito

Se trata del cuarto curso del programa especializado “Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos”. Este programa ha sido diseñado para motivar y enseñar a sus alumnos conceptos clave acerca de la visualización de datos, así como a proporcionarles criterios para formular los problemas y elegir adecuadamente la herramienta para cada visualización. Este curso se divide en cuatro módulos principales que comprenden materias como contextos, herramientas o procesos de creación para las visualizaciones de datos.

Los cursos anteriores son solo un ejemplo de la oferta disponible en el mercado. Si conoces algún otro que quieras recomendarnos, envíanos un email a dinamizacion@datos.gob.es o deja un comentario.

Lo que no se puede negar es que con este tipo de cursos reforzarás tu perfil laboral y ampliarás tus ventajas competitivas en el mercado laboral.

Hace algún tiempo os presentamos algunos cursos de interés sobre R. En esta ocasión, realizamos una segunda entrega de formaciones online, pero esta vez sobre otro de los lenguajes de programación más populares en el mundo de la ciencia de datos: Python.

Python es un lenguaje de programación de alto nivel que se utiliza para desarrollar aplicaciones de diversas clases. Este lenguaje presenta una gran diferencia respecto a otros lenguajes como Java o .NET, ya que Python es un lenguaje interpretado.

Python es un lenguaje fácil de leer y escribir gracias a la semejanza que presenta con el lenguaje humano. Es un lenguaje multiplataforma gratuito y de código abierto, lo que fomenta la posibilidad de desarrollar software sin límites.

En los últimos años, este lenguaje ha ganado adeptos gracias a su sencillez y a las amplias posibilidades que ofrece para colaborar con otros campos como: inteligencia artificial, big data, machine learning o data science, entre otros.

A continuación, te mostramos una selección de cursos y formaciones basada en las recomendaciones de los expertos que colaboran con datos.gob.es y algunas comunidades de usuarios como Python Canarias que han colaborado en la realización de este listado.

Cursos online

Programación en Python: Aprende Python desde cero (Mayo 2021)

• Impartido por: Santiago Hernández (Udemy)
• Duración: No especificada
• Idioma: Español
• Precio: 94,99€

Curso eminentemente práctico dirigido a cualquier persona que quiera iniciarse en el mundo del lenguaje de programación con Python. Además, aborda la aplicación de Python a diferentes disciplinas como machine learning, ciberseguridad o el desarrollo de videojuegos.

Curso completo de Machine Learning: Data Science en Python (Noviembre 2021)

• Impartido por: Juan Gabriel Gomila, Frogrames SL (Udemy)
• Duración: 50 horas (aproximadamente)
• Idioma: Español
• Precio: 99,99€

Orientado a todo tipo de usuarios que tengan interés en saber más sobre Python, este curso aborda las matemáticas y algoritmos que tiene detrás este lenguaje de programación, así como las librerías de programación con Python. Su enfoque práctico permite a los alumnos trabajar con ejemplos basados en la vida real, además de practicar para construir sus propios modelos de machine learning.

Python for Data Science, AI & Development  (Diciembre 2021)

• Impartido por: Coursera (IBM)
• Duración: 20 horas
• Idioma: Inglés
• Precio: Gratuito

Gracias a este curso podrás iniciarte en el aprendizaje de Python para la ciencia de datos, así como en la programación en general. Partirás desde cero a programar en Python, sin necesidad de tener experiencia previa en programación.

Python for Beginners (Enero 2020)

• Impartido por: Microsoft Developer (YouTube)
• Duración: 5 horas
• Idioma: Inglés
• Precio: Gratuito

Este curso online disponible en YouTube de manera gratuita, ofrece las bases de la programación en Python, empezando por el código y los escenarios cotidianos más comunes.

Anylize data with Python

• Impartido por: Codecademy
• Duración: 10 semanas
• Idioma: Inglés
• Precio: Contenido básico gratuito y contenido completo sujeto a suscripción

Gracias a este curso podrás potenciar y perfeccionar los fundamentos básicos del análisis de datos mientras desarrollas habilidades en el lenguaje de programación Python. Al terminar el curso, podrás utilizar las habilidades sobre Python adquiridas para presentar mejor los datos a través de visualizaciones, entre otros muchos aspectos.

Aprende Python (2020)

• Impartido por: Sergio Delgado Quintero
• Duración: No especificada
• Idioma: Español
• Precio: Gratuito

Curso gratuito que permite aprender el lenguaje de programación Python con un enfoque práctico. Incluye ejercicios y cobertura para distintos niveles de conocimiento.

Iníciate en Python

• Impartido por: Junta de Andalucía
• Duración: 20 horas
• Idioma: Español
• Precio: Gratuito

Con este curso gratuito en Python podrás iniciarte en esta herramienta y contar con los conocimientos básicos de programación. Si no cuentas con mucha experiencia con Python, no te preocupes. Este curso parte de un nivel cero.

Másters

No toda la oferta formativa sobre Python viene recogida en cursos. Cada vez más centros de estudio ofrecen masters o programas relacionados con la ciencia de datos que recogen en su temario conocimientos sobre Python. A continuación, te mostramos algunos ejemplos:

• Máster de Data Science con Python (120 horas): Impartido por la Asociación Española de Programadores Informáticos, este máster ofrece a los estudiantes conocimientos de modelaje y tecnología para soportar la toma de decisiones fundamentada en datos.

• Máster en Big Data, de la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED) (Duración no especificada): tiene entre sus objetivos que los alumnos aprendan a programar en Python y a almacenar en Hadoop o en bases de datos NoSQL.

• Máster en Big Data y Data Science Aplicado a la Economía (12 meses): de la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), introduce conceptos de Python como uno de los programas de software más utilizados.

• Máster Big Data - Business – Analytics (520 horas): de la Universidad Complutense de Madrid, incluye un tema de Introducción y fundamentos de programación en Python, así como otro de Machine Learning con R y Python.

• Máster en Big Data y Data Science aplicado a la Economía y Comercio: (520 horas) también de la Universidad Complutense de Madrid, incluye un módulo de lenguajes de programación en Python y R.

• Máster en Humanidades Digitales para un Mundo Sostenible (Duración no especificada): de la Universidad Autónoma de Madrid, donde los alumnos serán capaces de programar en Python y R para conseguir datos estadísticos a partir de textos (procesamiento del lenguaje natural).

• Máster en programación avanzada en Python para Hacking, Big Data y Machine Learning (1.500 horas): impartido por la Universidad Europea Miguel de Cervantes, este máster preparará al alumno para realizar trabajos de programación en Python especializado en áreas destacadas como Big Data, Hacking y Machine Learning.

• Experto Universitario en Programación en Python (4 meses): este Curso en Programación en Python, impartido por la Universidad Internacional de Valencia, ofrece a sus alumnos una formación completa en el ámbito de la programación, partiendo desde los fundamentos más básicos hasta las especializaciones más demandadas.
• Master en Data Science (14 semanas): ofertado por la Universidad Europea, está dirigido a aquellos estudiantes que quieran aprender a desarrollar proyectos basados en datos. El primero módulo está enfocado en el aprendizaje de Python. La Universidad Europea también ofrece un máster en Análisis de datos masivos (Big Data) de 10 meses, un máster en Business Analytics de 8 meses y un curso online sobre los fundamentos del Big Data.

Si quieres saber más, en la web de Pyhton España, cuentan con una sección con tutoriales, libros y cursos, ordenados por niveles. También incluyen el enlace a varias comunidades de Python en español (Discord , Telegram y Stack Overflow) donde podrán resolver tus dudas con esta potente herramienta.

Esta ha sido tan solo una pequeña recopilación de formaciones relacionadas con el lenguaje Python que esperamos puedan ser de tu interés. Si conoces algún otro curso que quieras recomendar, puedes dejarnos un comentario o escribirnos un correo electrónico a dinamizacion@datos.gob.es.

Durante la última década hemos visto como las instituciones nacionales e internacionales, así como los gobiernos de los países y las propias asociaciones empresariales alertaban sobre la escasez de perfiles tecnológicos y la amenaza que esto supone para la innovación y el crecimiento. No se trata de un problema exclusivamente europeo - y que por tanto afecta también a España-, sino que en mayor o menor medida se da en todo el mundo, y que ha sido agravado aún más por la reciente pandemia.

Cualquiera que lleve un tiempo de vida profesional, y no necesariamente en el mundo tecnológico, ha podido observar cómo la demanda de roles relacionados con la tecnología ha ido aumentando. No es más que la consecuencia de que las compañías de todo el mundo están haciendo grandes inversiones en digitalización para mejorar sus operaciones e innovar en sus productos, junto con la creciente presencia de la tecnología en todos los aspectos de nuestra vida.

Y dentro de los profesionales de la tecnología, durante los últimos años hay un grupo que se ha convertido en una especie de unicornio debido a su particular escasez, los científicos de datos y el resto de profesionales relacionados con los datos y la inteligencia artificial: ingenieros de datos, ingenieros de machine learning, especialistas en ingeniería artificial en todos los ámbitos, desde la gobernanza de datos hasta la propia configuración y despliegue de modelos de aprendizaje profundo, etc.

Este escenario es especialmente problemático para España donde los salarios son menos competitivos que en otros países de nuestro entorno y donde, de entrada, la proporción de trabajadores de IT está por debajo de la media de la UE. Por tanto, es previsible que las compañías españolas y las administraciones públicas, que también están implementando proyectos de este tipo, se enfrenten a crecientes dificultades para reclutar y retener el talento relacionado con la tecnología en general, y con los datos y la inteligencia artificial en particular.

Cuando existe un problema de oferta, la única solución sostenible a medio y largo plazo es aumentar la producción de aquello que escasea. En este caso la solución pasaría por incorporar al mercado laboral nuevos profesionales como único mecanismo para garantizar un mejor equilibrio entre oferta y demanda. Y así lo reconocen todas las estrategias y planes nacionales y europeos relacionadas con la digitalización, la inteligencia artificial y la propia reforma de los sistemas educativos, tanto superior como de formación profesional.

Las Estrategias españolas

La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial dedica uno de sus ejes a la promoción del desarrollo de capacidades digitales con el objetivo de poner todos los medios que garanticen que los trabajadores tengan un dominio adecuado de las habilidades digitales y capacidades para comprender y desarrollar tecnologías y aplicaciones de Inteligencia Artificial. El Gobierno español ha previsto una amplia gama de políticas de educación y formación cuya base es el Plan Nacional de competencias digitales, publicado en enero de 2021 y que está alineado con la Agenda Digital 2025.

Este plan incluye la analítica de datos y la inteligencia artificial como áreas de vanguardia tecnológica dentro de las competencias digitales especializadas, esto es, “necesarias para satisfacer la demanda laboral de especialistas en tecnologías digitales: personas que trabajan directamente en el diseño, implementación, operación y/o mantenimiento de sistemas digitales”.

En general, la estrategia nacional presenta acciones de política sobre educación y habilidades digitales para toda la población a lo largo de toda su vida. Aunque en muchos casos estas medidas están aún en fase de planificación y verán un impulso importante con el despliegue de los fondos de NextGenerationEU, ya tenemos algunos ejemplos pioneros como los programas de formación y orientación para el empleo para desempleados y jóvenes licitados el año pasado y recientemente adjudicados. En el caso de la formación para personas desempleadas ya se encuentran en ejecución actuaciones para como el programa Actualízate y el proyecto de formación para la adquisición de capacidades para la economía digital. Las acciones adjudicadas que están dirigidas a jóvenes está previsto que comiencen en el primer trimestre de 2022. En ambos casos el objetivo es la impartición de acciones formativas gratuitas dirigidas a la adquisición y mejora de competencias TIC, competencias personales y empleabilidad, en el ámbito de la transformación y la economía digital, así como la orientación y la inserción laboral. Entre estas competencias TIC, sin duda, las relacionadas con los datos y la inteligencia artificial tendrán un peso importante en los programas de formación.

El papel de las universidades

Por otra parte, las universidades de todo el mundo, y por supuesto las españolas, llevan ya un tiempo adaptando planes de estudio y creando nuevos programas formativos relacionados con los datos y la inteligencia artificial. La primera en adaptarse a la demanda fue la formación de posgrado, que, dentro del sistema de educación superior, es la más flexible y rápida de implementar. La primera hornada de profesionales con formación específica en datos e inteligencia artificial provenía de disciplinas diversas. Por ello, entre los veteranos de los equipos de datos de las empresas podemos encontrar diferentes disciplinas STEM, desde las matemáticas y la física hasta prácticamente cualquier ingeniería. En general, lo que tenían en común estos pioneros era haber cursado Másteres en Big Data, en ciencia de datos, en analítica de datos, etc. complementados con formaciones no regladas a través de MOOCs.

En la actualidad están comenzando a llegar ya al mercado laboral los primeros profesionales que han cursado los primeros grados en ciencia de datos o ingeniería de datos que reformaron las universidades pioneras - pero que en la actualidad están ya implantados en numerosas universidades españolas - . Estos profesionales tienen un grado de adaptación muy alto a las actuales necesidades del mercado laboral, por lo que están muy demandados entre las empresas.

Para las universidades, el principal reto pendiente es que los planes de estudios universitarios de cualquier disciplina incluyan conocimientos para trabajar con datos y para comprender cómo los datos apoyan la toma de decisiones. Esto será vital para apoyar el objetivo de la UE de que el 70% de los adultos tenga habilidades digitales básicas para 2025.

Grandes compañías tecnológicas desarrollando talento

Una idea del tamaño del problema que supone la escasez de estas competencias para la economía global es la implicación de gigantes tecnológicos como Google, Amazon o Microsoft en su solución. En los últimos años hemos observado como prácticamente todas ellas han lanzado materiales y programas gratuitos a gran escala para certificar personal en diferentes áreas de la tecnología, porque lo consideran una amenaza para su propio crecimiento, aunque no sean precisamente ellas las que tengan las mayores dificultades para reclutar el escaso talento existente. Su visión es que si el resto de compañías no son capaces de seguir el ritmo de la digitalización esto hará que su propio crecimiento se resienta y por eso hacen grandes inversiones en programas de certificación más allá de sus propias tecnologías, como por ejemplo el Certificado profesional de Soporte de TI de Google o el Programa especializado: Desarrollo de aplicaciones modernas con Python de AWS.

Otras compañías multinacionales están abordando la escasez de talento volviendo a capacitar a sus empleados en habilidades analíticas e inteligencia artificial. Para ello siguen diferentes estrategias, como incentivar que sus empleados cursen MOOC o crear planes de formación a medida con proveedores especializados del sector educativo. En algunos casos, también se incentiva a los empleados en roles no relacionados con los datos a participar en capacitaciones ligadas a la ciencia de datos, como la visualización o analítica de datos.

Aunque tardaremos aún en ver sus efectos debido a la elevada inercia que tienen todas estas medidas, sin duda se va en la dirección adecuada para mejorar la competitividad de unas empresas que necesitan seguir el elevado ritmo global de innovación que rodea la inteligencia artificial y todo lo referente con los datos. Por su parte los profesionales que sepan adaptarse a esta demanda vivirán un momento dulce los próximos años y podrán elegir con qué proyectos se comprometen sin preocuparse por las dificultades que, por desgracia, afectan al empleo en otras áreas de conocimiento y sectores de actividad.

Contenido elaborado por Jose Luis Marín, Senior Consultant in Data, Strategy, Innovation & Digitalization.

Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

El proyecto colaborativo Ciudades Abiertas organiza un ciclo de talleres para difundir los resultados obtenidos a lo largo de la ejecución de este proyecto. A lo largo del proyecto se han desarrollado diversas herramientas y soluciones que se quiere dar a conocer para que otras regiones puedan implementarlas. 

¿Qué es Ciudades Abiertas? 

Ciudades abiertas es un proyecto colaborativo liderado por cuatro ayuntamientos (A Coruña, Madrid, Santiago de Compostela y Zaragoza) en colaboración con Red.es. 

Su principal objetivo es ofrecer a los ayuntamientos herramientas tecnológicas que permitan desarrollar nuevas iniciativas reutilizables por otros organismos. De esta manera buscan facilitar la interoperabilidad entre administraciones, la publicación de datos abiertos, la transparencia y la participación de los ciudadanos. 

Entre sus líneas de actuación se encuentra la promoción de los datos abiertos. El proyecto proporciona los medios técnicos y conceptuales necesarios para la “gestión de datos únicos compartidos, abiertos por defecto, georreferenciados y semánticamente anotados por parte de la ciudad”. También ofrece un catálogo de vocabularios y estructuras de datos comunes y abiertos en Github para su libre utilización. Puedes conocer más sobre sus actuaciones en este artículo y en su propia página web. 

¿A quiénes van dirigidos los talleres? 

Los talleres están dirigidos tanto a representantes de diferentes organismos como a toda la ciudadanía interesada en asistir. 

En el caso de los organismos, se les proporcionará la información necesaria para que puedan implementar las soluciones en sus propias iniciativas. 

¿Cuándo se celebrará el ciclo de talleres? 

El ciclo organizado por Ciudades Abiertas consta de 6 talleres que se irán celebrando a lo largo del mes de octubre, comenzando el primero el día 6. Todos ellos se celebrarán de manera virtual. Para poder asistir es imprescindible realizar un registro previo de manera individual en cada uno de los talleres en que se desee participar.  

En el primer taller se realizará la presentación del proyecto y de las líneas de actuación llevadas a cabo dentro del mismo. El resto de talleres abordarán aspectos concretos, ligados a las distintas líneas de acción. 

A continuación, te mostramos el calendario completo de talleres: 

Taller 1: Ciudades Abiertas, un impulso para las políticas de gobierno abierto 

Fecha: 06/10/2021 

Hora: 10:00 

Duración: 2h 

Taller 2: Estandarización en el acceso a los datos abiertos 

Fecha: 07/10/2021 

Hora: 16:00 

Duración: 2h 

Taller 3: Vocabularios, elemento clave de la interoperabilidad 

Fecha: 14/10/2021 

Hora: 10:00 

Duración: 2h 

Taller 4: Desarrollo de visualizaciones sobre datos abiertos 

Fecha: 19/10/2021 

Hora: 10:00 

Duración: 2h 

Taller 5: Transparencia desde la perspectiva de los datos abiertos 

Fecha: 21/10/2021 

Hora: 16:00 

Duración: 2h 

Taller 6: Metodología para la puesta en marcha de procesos participativos en las ciudades 

Fecha: 27/10/2021 

Hora: 10:00 

Duración: 2h 

Si necesitas ampliar más información acerca del ciclo organizado por Ciudades Abiertas o sobre el proyecto, puedes ponerte en contacto con la organización a través de la dirección de correo electrónico contacto@ciudadesabiertas.es  

El verano ya está a la vuelta de la esquina y con él las merecidas vacaciones. Sin duda, esta época del año nos brinda tiempo para descansar, reencontrarnos con la familia y pasar ratos agradables con nuestros amigos.

Sin embargo, también resulta una magnífica oportunidad para aprovechar y mejorar nuestro conocimiento sobre datos y tecnología a través de los cursos que diferentes universidades ponen a nuestra disposición durante estas fechas. Ya seas estudiante o profesional en activo, este tipo de cursos pueden contribuir a aumentar tu formación, y ayudarte a adquirir ventajas competitivas dentro del mercado laboral.

A continuación, te mostramos varios ejemplos de cursos de verano de universidades españolas sobre estas temáticas. También hemos incluido alguna formación online, disponible todo el año, y que puede ser un excelente producto para aprender también en la época estival.

Cursos relacionados con los datos abiertos

Iniciamos nuestra recopilación con el curso de ‘Big & Open Data. Análisis y programación con R y Python’ impartido por la Universidad Complutense de Madrid. Se celebrará de manera presencial en la Fundación General UCM del 5 al 23 de julio, de lunes a viernes en horario de 9 a 14 horas. Este curso está dirigido a estudiantes universitarios, docentes, investigadores y profesionales que deseen ampliar y perfeccionar sus conocimientos sobre esta materia.

Análisis y visualización de datos

Si te interesa aprender el lenguaje R, la Universidad de Santiago de Compostela organiza dos cursos relacionados con esta materia, en el marco de su ‘Universidade de Verán’. El primero de ellos es ‘Introducción en sistemas de información geográfica y cartográfica con el Entorno R’, que se celebrará del 6 al 9 de julio en la Facultad de Geografía e Historia de Santiago de Compostela. Puedes consultar toda la información y el plan de estudios a través de este enlace.

El segundo es ‘Visualización y análisis de datos con R’, que tendrá lugar del 13 al 23 de julio en la Facultad de Matemáticas de la USC. En este caso, la universidad ofrece la posibilidad al alumnado de asistir en dos turnos (mañana y tarde). Como puedes comprobar en su programa, la estadística se erige como uno de los aspectos clave de esta formación.

Si tu campo son las ciencias sociales y quieres aprender a manejar los datos correctamente, el curso de la Universidad de Internacional de Andalucía (UNIA) ‘Técnicas de análisis de datos en Humanidades y Ciencias Sociales’ buscas aproximarse al uso de las nuevas técnicas estadísticas y espaciales en la investigación en estos campos. Se impartirá del 23 al 26 de agosto en modalidad presencial.

Big Data

El Big Data se coloca, cada día más, como uno de los elementos que más contribuyen al aceleramiento de la transformación digital. Si te interesa este campo, puedes optar por el curso ‘Big Data Geolocalizado: Herramientas para la captura, análisis y visualización’ que impartirá la Universidad Complutense de Madrid del 5 al 23 de julio en horario de 9 a 14 horas, de manera presencial en la Fundación General UCM.

Otra opción es el curso de ‘Big Data: fundamentos tecnológicos y aplicaciones prácticas’ organizado por la Universidad de Alicante que se celebrará del 19 al 23 de julio de manera online.

Inteligencia artificial

El Gobierno ha puesto en marcha recientemente el curso online ‘Elementos de IA’ en español con el objetivo de impulsar y perfeccionar la formación de la ciudadanía en inteligencia artificial. La Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial será quien ponga en marcha este proyecto junto a la colaboración de la UNED, que se encargará de proporcionar el soporte técnico y académico de esta formación. Elementos de IA es un proyecto educativo masivo y abierto (MOOC) que tiene como objetivo acercar a los ciudadanos conocimientos y habilidades sobre Inteligencia Artificial y sus distintas aplicaciones. Puedes descubrir toda la información sobre este curso aquí. Y si quieres comenzar ya la formación, puedes inscribirte a través de este enlace. El curso es gratuito.

Otra formación interesante relacionada con este ámbito es el curso de ‘Introducción práctica a la inteligencia artificial y al deep learning’ que organiza la Universidad Internacional de Andalucía (UNIA). Se impartirá de manera presencial en la sede Antonio Machado de Baeza entre los días 17 y 20 de agosto de 2021. Entre sus objetivos, destaca el ofrecer a los alumnos una visión general de los modelos de procesamiento de datos basados en técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo, entre otros.

Estos son solo algunos ejemplos de cursos que actualmente tienen matrícula abierta, aunque hay muchos más ya que la oferta es amplia y variada. Además, hay que recordar que el inicio del verano aún no se ha producido y que en las próximas semanas podrían aparecer nuevos cursos relacionados con los datos. Si conoces alguno más que sea de interés, no dudes en dejarnos un comentario aquí debajo o escribirnos a contacto@datos.gob.es

El Portal de Transparencia de la Generalitat Valenciana acaba de anunciar el curso “Datos abiertos en los ayuntamientos: transparencia, protección de datos y apertura de la información” que se impartirá de manera online los próximos días 18, 21, 25 y 28 de mayo. En esta formación se ofrecerá una introducción a los datos abiertos, a sus beneficios y oportunidades, sin dejar de lado su relación con la protección de datos y la transparencia.

¿Quién organiza este curso?

El Observatorio de Datos Abiertos y Transparencia es el encargado de organizar e impartir esta formación en el marco del convenio entre la Conselleria de Participación, Transparencia, Cooperación y Calidad Democrática, y la Universidad Politécnica de Valencia.

¿Cuándo se imparte este curso?

El curso “Datos abiertos en los ayuntamientos: transparencia, protección de datos y apertura de la información” se impartirá en formato webinar y contará con un total de 20 horas repartidas en 4 sesiones en horario de mañana (de 9 h a 14).

¿Cuál es el temario?

El temario se divide en 2 bloques, cada uno de los cuales se abordará en dos sesiones.

BLOQUE I. Transparencia y protección de datos.

• 18 de mayo. En la primera sesión se abordará el régimen jurídico de la transparencia. Se explicará en qué consisten los principios de transparencia y publicidad o cómo funciona el derecho subjetivo de acceso a la información, entre otros conceptos. La jornada terminará con una serie de casos prácticos.
• 21 de mayo. La segunda sesión se centrará en la protección de datos de carácter personal. Se empezará analizando el marco normativo general, para después acercarse al Reglamento General Protección Datos 2016/679/UE y La Ley Orgánica 3/2018, de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales. Para acabar, se abordarán los principios de consentimiento, finalidad y lealtad de tratamiento a través de supuestos prácticos.

BLOQUE II. Open Data.

• 25 de mayo. La tercera sesión consistirá en una introducción a los datos abiertos y las oportunidades en la reutilización de la información del sector público. Se hablará de la diferencia entre datos abiertos y transparencia, las licencias o el modelo de calidad de 5 estrellas, entre otras cuestiones. En el apartado de publicación de datos, se centrarán en las pautas recogidas por la Iniciativa Aporta y la FEMP.
• 28 de mayo. La última sesión estará protagonizada por la reutilización de la información del sector público. Se abordará el marco legal y se mostrarán ejemplos prácticos.

Puedes consultar el programa completo aquí.

¿Qué debo hacer para poder asistir?

La inscripción es totalmente libre y gratuita. Puedes realizarla desde este enlace.

Si esta formación te resulta interesante, no olvides consultar otras actividades sobre transparencia que organizan la Generalitat Valenciana y otras instituciones en la agenda de actividades del portal de transparencia GVA Oberta.

Durante el segundo trimestre de 2020 la humanidad se vio obligada a improvisar un experimento a gran escala de educación a distancia debido a la necesidad de cerrar los centros de enseñanza de todos los niveles para contribuir a la contención de la propagación de la pandemia de COVID-19. Al igual que otros muchos sectores y actividades, cuya fórmula presencial se ha visto abruptamente interrumpida, toda la comunidad educativa ha trabajado desde ese momento a contrarreloj para improvisar soluciones ante la inmensidad del reto al que se ha de hacer frente 0.

Un poco de historia

La educación a distancia no es en absoluto un concepto nuevo y ya desde mediados del siglo XIX se crearon en Reino Unido y Estados Unidos los primeros cursos por correspondencia en el sentido moderno. Posteriormente también la radio y la televisión se aprovecharon como vehículo para llevar a la ciudadanía distintas fórmulas de aprendizaje a distancia. El principal objetivo de estas primeras experiencias fue llevar la educación a zonas menos densamente pobladas y no tanto sustituir por completo el modelo dominante de educación en el aula.

Desde los comienzos del despliegue a gran escala de internet y la web en los años 90 del siglo XX la educación ha sido uno de los sectores en los que más se esperaban avances revolucionarios. Sin embargo, lo cierto es que las soluciones disponibles a día de hoy son limitadas, sobre todo en comparación con la dimensión del reto de mantener el sistema educativo en funcionamiento de forma no presencial.

En este periodo organizaciones como la Unesco han enumerado soluciones de tecnología educativa para ayudar a la comunidad educativa a adaptar sus programas a la fórmula de educación a distancia. Quizá la más conocida de las soluciones que facilitan el autoaprendizaje sea Khan Academy, que proporciona clases gratuitas en matemáticas, ciencias y humanidades, y que fue galardonada con el Premio Princesa de Asturias de cooperación internacional en 2019.

Cursos MooCs para conseguir una educación más equitativa

El campo de la tecnología educativa (edTech) lleva décadas proponiendo soluciones para facilitar el aprendizaje y mejorar el rendimiento académico con la incorporación de tecnologías de la información y la comunicación para potenciar las teorías sobre educación en las diferentes etapas, ciclos y circunstancias. La educación a través de plataformas de cursos en-línea masivos y abiertos (MOOCs) es quizá la innovación en tecnología educativa más popular en cuanto a su adopción a nivel mundial.

La idea detrás de los MOOC es hacer realidad la posibilidad de educar un número de estudiantes que sería físicamente imposible de alcanzar con un curso tradicional (M de Masivos), para ofrecerles materiales de aprendizaje estructurados como cursos completos, no como lecciones individuales (C de Cursos), y por supuesto completamente a distancia a través de internet (O de online).

Aunque el concepto se propuso antes, no fue hasta principios de la década de 2010 cuando se produjo la popularización de las grandes plataformas de MOOCs que dominan actualmente el mercado como Coursera, edX o Udemy, herederas del pionero proyecto MitOpenCourseWare del MIT. Su crecimiento fue tan explosivo que el periódico The New York Times declaró 2012 como el "Año del MOOC" y es que en sólo 1 año pasaron de 1 universidad que ofrecía 3 cursos a 300 mil estudiantes a 40 universidades que ofrecían más de 250 cursos a 4 millones de estudiantes.

Durante los meses de más estricto confinamiento en el mundo las plataformas de MOOC han disparado su crecimiento en inscripciones. Coursera hizo público en su conferencia anual que la inscripción en sus cursos creció un 644% respecto al año anterior, entre mediados de marzo y mediados de abril de 2020, pasando de 1,6 a 10,3 millones. La inscripción en Udemy, también aumentó más del 400% entre febrero y marzo respecto al año 2019.

El papel de los datos abiertos en los MooCs

El hecho de que el nacimiento y desarrollo de las plataformas de MOOCs provenga del entorno de grandes instituciones académicas estadounidenses (Stanford University, Massachusetts Institute of Technology) y de grandes empresas tecnológicas hace que su impacto se haya producido principalmente en el campo de la educación superior y profesional con un cierto sesgo hacia la formación en materias STEM.

Esta circunstancia hace que los datos abiertos tengan un papel destacado dentro los cursos que se ofrecen en disciplinas como la ciencia de datos, la analítica de datos, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático o big data en general. Por ejemplo, los lenguajes de programación más utilizados en estas disciplinas como R o Python incluyen conjuntos de datos, tanto estructurados como no estructurados, que están disponibles o bien directamente con la instalación inicial o con la inclusión de paquetes especializados. En el contexto de las formaciones online y los proyectos prácticos estos conjuntos de datos sirven para introducir, probar, experimentar y comprender conceptos que van desde la estadística básica hasta las más avanzadas técnicas de inteligencia artificial.

Un ejemplo muy conocido es el conjunto de datos Iris que está incluido en numerosos paquetes de los principales lenguajes de programación y que se ha convertido en un ejemplo habitual para explicar y probar varias técnicas de clasificación estadística en aprendizaje automático. En otros casos, son los portales de datos públicos o privados la fuente que utilizan los formadores para personalizar la educación de los estudiantes e incluso para motivarlos con ejemplos que puedan estar más cercanos a sus intereses.

Aunque no están disponibles dentro de las grandes plataformas, algunas empresas como Esri, que proveen software de representación cartográfica, han publicado MOOCs para ayudar a cualquier persona a aprender temas que incluyen el tratamiento de imágenes espaciales, el análisis geoespacial y la cartografía utilizando conjuntos de datos abiertos.

Hace unos años a algunas las universidades les preocupaba que los MOOC se convirtieran en competidores para sus programas de grado o máster presenciales, pero actualmente parecen haber encontrado su nicho en la formación profesional y complementaria para personas que buscan mejorar sus habilidades, cambiar de carrera o simplemente disfrutar del proceso de aprender. En este sentido la pandemia ha vuelto a poner de relieve la oportunidad que tienen los MOOC de "democratizar" la educación superior, proporcionando acceso barato o gratuito a cualquier persona en el mundo.

Contenido elaborado por Jose Luis Marín, Senior Consultant in Data, Strategy, Innovation & Digitalization.

Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

Datos abiertos, open data, linked open data, big data, data scientist, data… Lo relacionado con los datos, y especialmente con los datos abiertos en el sector público, está adquiriendo una gran relevancia en los últimos tiempos. La oferta formativa sobre el ámbito de los datos abiertos está creciendo de manera progresiva y, junto a los másters, postgrados y ciclos formativos especializados, los cursos de verano son una opción interesante para iniciar o ahondar en la formación de materias específicas.

Exponemos algunos de los cursos de verano open data que se ofertan durante el verano de 2017. La Universidad Complutense de Madrid ha colgado ya el cartel de completo en la cuarta edición del curso Big and Open Data. Análisis y programación con R y Python que se imparte del 3 al 21, en horario de 9 a 14 horas. Enmarcado en la Escuela de Ciencias Experimentales, la Complutense ofrece también el curso Big Data en diferentes escenarios enfocado al manejo de bases de datos. La Universidad de Alicante imparte Big Data: fundamentos y aplicaciones prácticas, un curso práctico centrado en técnicas de almacenamiento y procesamiento utilizadas para el trabajo con datos masivos, en el que se abordan tecnologías punteras en entornos Big Data como Spark y herramientas para el análisis de datos (estructurados y textuales) como R. La fecha es del 17 al 21 de julio y ofrece becas.

Del 3 al 5 de julio, la UNED ofrece el curso Tecnologías semánticas y herramientas lingüísticas para humanidades digitales en el que se abordan los datos enlazados, metadatos, modelos de datos y Linked Open Data. Asimismo,Rainer Open School organiza un ciclo de formación en modalidad semipresencial en torno al data scientist (científico de datos) - Curso de verano semipresencial: Certificación EMC Data Scientist- en el que se acredita la certificación EMC-DS con validez internacional. El curso puede hacerse casi en su totalidad en la distancia. Esta misma semana, la sede de los cursos de verano de la Universidad de El Escorial (Madrid) acoge el curso Fórmulas de éxito del periodismo de datos. Diseño, programación, Internet y multimedia que se realiza del 26 al 28 de junio.

Asimismo, Iniciativa Barcelona Open Data ha organizado este verano una semana formativa en datos abiertos, concretamente los días 11, 12 y 13 de julio. Esta iniciativa se enmarca en la Escuela Ciudadana Open Data Lab y pretende aproximar esta materia a ciudadanos y pequeñas y medianas empresas.

De modo paralelo a la oferta de cursos de verano recordamos también la oferta de cursos en línea sobre datos abiertos en datos.gob.es. Desde este mismo portal puedes acceder libremente a unidades formativas sobre datos abiertos, herramientas, marco normativo, la reutilización, APIs y Linked Data, etcétera.

Open Data Lab, de Iniciativa Barcelona Open Data, organiza este verano una semana de formación sobre datos abiertos con el fin de aproximar esta materia a ciudadanos y empresas. La cita tendrá lugar los próximos días 11, 12 y 13 de julio en Citilab.

“Crear proyectos basados en datos abiertos” es el título de la primera jornada, que se enmarca dentro de las actividades gratuitas con carácter periódico que ofrece la Escuela Ciudadana Open Data Lab. La charla “La economía de los datos”  tendrá lugar el día 12 de julio, en la que Alberto Abella expondrá el potencial de los datos para generar actividad económica y cómo las empresas pueden reutilizar los datos para crear nuevos productos o bien mejorar su competitividad. Junto a esta charla, se celebrará también una jornada divulgativa, enfocada a pequeñas y medianas empresas.

El día 13 de julio se celebrará una Deconferencia, en la que diversas personas explicarán herramientas y trucos para el análisis y la visualización de datos. 

Más información: http://iniciativabarcelonaopendata.cat/es/

https://www.eventbrite.es/e/entradas-setmana-opendata-destiu-34971903906

El Grupo de Ingeniería Ontológica de la Universidad Politécnica de Madrid tiene publicada en su página web la relación de Cursos de Formación Continua disponibles para el próximo año 2013 en materia de Tecnologías Semánticas.

Esta oferta oficial está dirigida a profesionales del sector de las Tecnologías de la Información y de la Comunicación (TIC) interesados en el ámbito de las ontologías, RDF(S), SPARQL y Datos enlazados.

Los cursos, programados en formato presencial, están abiertos también a las instituciones que lo demanden.