Educación

La apertura de los datos relacionados con la labor académica y de investigación conlleva múltiples ventajas, como la mejora de la transparencia, las posibilidades de replicar los estudios para chequear su validez o una mayor visibilidad e impacto que impulsan el reconocimiento del investigador. En este sentido, la Ley 14/2011, de 1 de junio, de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación resalta la necesidad de impulsar el  acceso abierto a los contenidos de investigación, incluyendo la obligatoriedad cuando la investigación haya sido financiada con fondos públicos estatales.

Esta situación genera una serie de retos para los investigadores de ámbitos como las humanidades, que muchas veces carecen de los conocimientos técnicos y los recursos necesarios para publicar sus trabajos en formatos accesibles, abiertos, gratuitos y actualizados. Por ello, muchas veces recurren a la contratación de colaboradores técnicos ajenos a la investigación.

Con el objetivo de dar una solución a esta situación surgió LINHD, un centro de investigación en Humanidades Digitales puesto en marcha desde la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). LINHD -cuyas siglas significan Laboratorio de Innovación en Humanidades Digitales- busca crear un nuevo marco de trabajo, donde se creen equipos de trabajo interdisciplinares e híbridos, con expertos en áreas técnicas y de humanidades que colaboren para fomentar la innovación y el intercambio de ideas. También ofrece formación, y servicios de asesoría, consultoría y tecnológicos.

LINHD constituye uno de los elementos clave del diálogo en las Humanidades Digitales y un centro pionero en España dentro de este ámbito. Y lo es porque se ocupa de materias fundamentales para el desarrollo de las nuevas tecnologías, competitividad y productividad de las humanidades.

El laboratorio surgió de una iniciativa que pretendía conectar digitalmente los datos de investigación de la propia universidad, para poder darles transparencia y visualizarlos mediante la tecnología de datos enlazados (proyecto UNEDATA), pero pronto creció acogiendo y desarrollando múltiples proyectos y servicios, con instituciones entre las que destacan el Instituto Goethe en Alemania, el Museo Thyssen o la Biblioteca Nacional, y convirtiéndose en el primer centro de investigación de humanidades digitales en el ámbito hispánico de referencia internacional y único de sus características.

A través de esta filosofía se promueven proyectos de tecnología aplicadas a las humanidades, con especial incidencia en campos como el arte, la filosofía, la historia, la geografía o la educación. Así han surgido proyectos que van desde ediciones digitales o visualizaciones de resultados hasta museos y bibliotecas virtuales.

Además, el laboratorio ha sido reconocido como Clarin-K center junto con dos centros de la UPF y la UPV, constituyendo el primer “Knowledge Center” de una ERIC-European Research Infrastructure Consortium en España.

LINHD también colabora con la Infraestructura de Investigación Digital en Artes y Humanidades DARIAH, que busca mejorar y desarrollar la investigación digital de humanidades en Europa.

Uno de sus principales proyectos es Postdata ERC Starting Grant, una plataforma digital desarrollada en el marco del programa Horizonte 2020 y dirigida por la investigadora Elena González Blanco, que permite comparar tradiciones poéticas utilizando tecnologías de la semántica web. Está dirigida tanto a académicos como a usuarios no experimentados en la temática u empresas que quieran reutilizar estos recursos para crear aplicaciones con fines culturales, educativos, turísticos, etc. Puedes ver más proyectos aquí.

LINHD  es un foco de atracción de talento internacional para la investigación puntera en tecnología y humanidades digitales. Está abierto a nuevos investigadores que quieran compartir ideas y proyectos, difundirlos o buscar colaboradores. Las personas interesadas tienen que escribir a info_participar@linhd.uned.es, incluyendo los datos de contacto y una descripción del proyecto.

Tras Año Nuevo, parece que las Navidades llegan a su fin, pero todavía nos queda una fecha que todos tenemos marcada en nuestra agenda: el día de Reyes. Grandes y pequeños esperamos levantarnos el 6 de enero y descubrir qué nos han traído los sabios de oriente. Y que mejor regalo que un libro que pueda ayudarnos a ampliar nuestros conocimientos y habilidades.

Para aquellos que todavía no hayan terminado sus compras de Navidad y estén apurando al último minuto, en datos.gob.es hemos recogido una selección de libros sobre datos y tecnologías disruptivas que pueden ser una buena opción para regalar a tus seres queridos. Tenemos libros de todos los niveles: más básicos, para animar a tus parientes más jóvenes a estudiar una carrera centrada en la gestión y análisis de datos (profesiones que serán muy demandadas en los próximos años) o más avanzados, para aquellos profesionales que quieren mejorar sus conocimientos y adquirir una ventaja competitiva para impulsar su carrera en 2020.

Las bases de Big Data, de Rafael Caballero y Enrique Martín.

¿De qué trata? Libro de divulgación que explica qué es y cómo funciona el Big Data, incluyendo detalles y curiosidades que permiten al lector comprender mejor el mundo de los grandes datos, su procesamiento y el negocio que supone. También explica aspectos básicos del ecosistema Hadoop o las bases de datos, tanto relacionales como no relacionales.

¿A quién va dirigido? Se trata de un libro introductorio y fácil de leer. El libro no da una visión técnica, pero sí detallada y crítica para que lector tenga ganas de seguir profundizando en la materia.

Storytelling con datos. Visualización de datos para profesionales, de Cole Nussbaumer Knaflic.

¿De qué trata? Un libro para aprender a contar historias utilizando los datos. Cole Nussbaumer nos habla de los fundamentos de la visualización de datos a través de ejemplos reales que ayudan a comprender de una manera sencilla la teoría. El libro ayuda al usuario a reflexionar sobre las historias que quiere contar y cómo quiere contarlas, enseñándole a elegir distintos tipos de gráficos y herramientas según la audiencia a la que se dirija.

¿A quién va dirigido? Se trata de un libro sencillo y rápido de leer, perfecto para aquellos que trabajen con datos, no tengan un perfil muy técnico y quieran mejorar la forma en la que muestran los resultados.

Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R, de Rafael A. Irizarry.

¿De qué trata? Rafael A. Irizarry presenta conceptos y habilidades para solucionar los desafíos del análisis de datos del mundo real. El libro abarca concepto de probabilidad, inferencia estadística, regresión lineal, aprendizaje automático, programación en R, visualización de datos, creación de algoritmos predictivos, organización de archivos con shell UNIX / Linux, control de versiones con Git y GitHub y preparación de documentos reproducibles.

¿A quién va dirigido? A estudiantes de primer curso de ciencia de datos, por lo que es perfecto para introducirte en esta temática.

Learning Path: Understanding Tool Integration for Big Data Architecture, de O'Reilly Media

¿De qué trata? El libro explica cómo integrar los componentes de Hadoop con el objetivo de implementar soluciones de big data para una variedad de casos de uso, incluidos análisis de flujo de clics, problemas de series de tiempo, transferencia de datos entre Hadoop y bases de datos relacionales, y aplicaciones en el sector financiero.

¿A quién va dirigido? Libro dirigido a profesionales con conocimientos técnicos relativos al universo de los datos o estudiantes avanzados.

Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence de Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb

¿De qué trata? El libro parte de una pregunta: ¿cómo deberían las empresas establecer estrategias, los gobiernos diseñar políticas y los ciudadanos planificar sus vidas en un mundo marcado por la tecnología y la Inteligencia Artificial? 3 eminentes economistas tratan de aclarar esta cuestión desmitificando la inteligencia artificial y examinándola a través de la teoría económica estándar.

¿A quién va dirigido? A todos aquellos que quieran comprender la realidad de la inteligencia artificial, aunque va especialmente dirigido a emprendedores, líderes de negocios o responsables de políticas públicas.

The State of Open Data: Histories and Horizons, de Tim Davies, Stephen B. Walker y Mor Rubinstein.

¿De qué trata? Libro que repasa las lecciones aprendidas en los 10 años del movimiento open data y mira al futuro para hacer reflexionar al lector sobre cómo responderán las iniciativas de datos abiertos a las nuevas preocupaciones sobre privacidad, y la inclusión de inteligencia artificial.

¿A quién va dirigido? Para aquellas personas implicadas en el ecosistema de datos abiertos, pero también aquellos que tengan curiosidad por la evolución del movimiento. El libro también se encuentra disponible en versión gratuita aquí.

Como en años anteriores, la lista es solo una selección que hemos elaborado en base a recomendaciones de los expertos que colaboran con datos.gob.es, pero sabemos que hay muchos más libros interesantes sobre estas temáticas. Por ello te animamos a dejar nuevas recomendaciones en los comentarios.

La adopción de tecnologías innovadoras puede suponer una gran ventaja competitiva para las empresas, a la hora de optimizar procesos, mejorar la experiencia del cliente e incluso crear nuevos productos y servicios. Por ello, cada vez más organizaciones demandan profesionales con conocimientos en áreas como analítica del dato, business intelligence o Deep learning, pero ¿dónde encontrar personal cualificado que pueda liderar y ejecutar estas iniciativas?

De acuerdo con un estudio de la consultora B-Talent, el 87% de las empresas encuestadas considera que no existe personal suficientemente cualificado para llevar a cabo la transformación digital en España. En el caso concreto de Big Data, hace unos meses hablamos sobre la escasez de talento, puesta de manifiesto en el informe Generación de talento Big Data en España: ya en 2015 el número de vacantes para puestos relacionados con Big Data creció un 93%, y solo había siete inscritos de media por vacante. La situación, además, se espera que se agrave. En los próximos dos o tres años (2020-2021), la posición de analista Big Data será la más difícil de cubrir en España.

El hecho de que no exista personal preparado para afrontar los nuevos retos profesionales se debe, entre otras cosas, a la escasez de una oferta educativa que permita paliar las carencias de los profesionales. Como se indica en el informe, la educación es el principal pilar para generar talento. Por ello, si no queremos que esta situación se agrave, es necesario empezar a adaptar los programas académicos para que las nuevas generaciones tengan la formación requerida en materia de Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas, conocidas como STEM (en sus siglas en inglés).

Las universidades y centros educativos están tratando de actualizar su oferta rápidamente para adaptarse a esta situación. En nuestro país, ya empieza a surgir formación ligada a estas nuevas tecnologías, como el Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la Universidad Carlos III de Madrid o el Máster de Inteligencia Artificial de la Universidad de Barcelona. Pero la falta de profesores especializados, así como de documentación relativa a estas materias, dificulta la creación de los nuevos planes de estudio.

MOOC, la alternativa a la formación tradicional

En este contexto, los cursos MOOC (Massive Online Open Courses, en inglés) se posicionan como una buena alternativa académica para aquellos profesionales que quieran adquirir o perfeccionar sus habilidades. Se trata de cursos online a distancia que permiten un acceso libre e ilimitado al contenido.

Muchas veces accesibles desde dispositivos móviles, tabletas y ordenadores, los MOOC permiten una formación personalizada y flexible a través de la suma de distintos cursos especializados. La amplia oferta incluye cursos de duración variable, tanto para principiantes como para expertos que quieran profundizar un poco más en sus  capacidades.

Se pueden diferenciar dos tipos de plataformas: aquellas pertenecientes a centros académicos, con formación digital propia, como  HarvardX, y plataformas de ámbito general, con acuerdos con distintos centros universitarios, fundaciones y empresas, como edX, Coursera o Udacity. El objetivo de estas plataformas es democratizar el acceso a la formación de calidad de manera gratuita o a precios competitivos.

A continuación se describen las principales características de cada una de estas plataformas:

• Coursera

Fundada en 2011 por académicos de Stanford, Coursera ofrece más de 2.000 programas generales, más de 180 especializaciones y 4 grados online, todos ellos enfocados en negocios, informática y ciencia de datos a través de casi 150 universidades asociadas. Los cursos incluyen videoconferencias previamente grabadas con subtítulos en más de 30 idiomas, proyectos prácticos basados en casos de negocio reales, autoevaluaciones y foros de discusión. Destaca el soporte académico y técnico por parte de una amplia comunidad de mentores específicos para cada curso, así como la existencia de un equipo propio de apoyo al aprendizaje.

• EDX

EDX fue creada en 2012, a través de la colaboración de la Universidad de Harvard y el MIT, como una entidad sin ánimo de lucro basada en estándares abiertos. Oferta casi 2.000 cursos de informática, idiomas, ingeniería, psicología, escritura, electrónica, biología o marketing, con especialidades en Data Science o Deep learning. Destacan los programas de MicroMasters, ofrecidos por universidades de prestigio y reconocidos por empresas relevantes como IBM o volvo.

• Udacity

Fundada en 2012 por profesionales anteriormente ligados a universidades como Stanford y empresas de la talla de Google, cuenta con ocho millones de estudiantes en todo el mundo. Udacity ofrece formación de valor a través de cursos gratuitos y su programa de Nanodegree: pequeños masters orientados a habilidades de vanguardia que han sido ideados junto a empresas líderes en innovación mundial, como Google, IBM, Facebook o Amazon. Udacity cuenta incluso con un programa de Nanodegree Plus, que garantiza la obtención de un empleo (si un alumno no consigue trabajo en los seis meses posteriores a su graduación, se le devuelve el importe de la matrícula). Entre sus cursos hay oferta en Data Science, Analytics o Realidad virtual.

Estos son solo tres ejemplos de las posibilidades que ofrecen este tipo de plataformas de formación, pero hay muchas más - algunas de las cuales aparecen reflejadas en el informe anteriormente indicado-. Su éxito se debe, entre otros factores como la flexibilidad, a que pueden proporcionar una profunda especialización dificil de encontrar en otros escenarios a día de hoy.

A medida que los planes académicos de universidades y centros de estudios reglados amplíen su oferta en materia de análisis de datos y tecnologías ligadas a la innovación, este tipo de cursos no desaparecerá, simplemente se constituirán como parte de ellos o serán una alternativa más para completar el conocimiento a través de microcursos accesibles desde cualquier rincón del planeta.

En los últimos años hemos ido descubriendo nuevas utilidades a las que aplicar la ciencia de datos, como la solución de problemas antiguos que ahora podemos resolver gracias a las nuevas técnicas y metodologías que están a nuestra disposición. La ciencia de datos se está configurando como una capacidad clave para la transformación digital y, por ello, compañías de todas las industrias y sectores están invirtiendo en la creación de equipos de ciencia de datos.

Este es quizá el motivo principal de la explosión de la demanda de trabajos relacionados con la ciencia de datos que estamos viviendo. Sirvan dos datos para ilustrar este crecimiento: en el periodo 2012-2017 se ha multiplicado hasta por diez en EE.UU. la demanda de estos profesionales y algunos estudios, como este de IBM, predicen un crecimiento del 28% hasta 2020. España no es una excepción a esta tendencia mundial: el mercado del Big Data crece un 30% cada año y ya en 2015 la demanda de talento Big Data creció un 93%, de acuerdo con un informe de Fundación Cotec para la Innovación.

Los roles más habituales en la configuración de un equipo de ciencia de datos son el científico de datos, el ingeniero de datos y el analista de negocio, todos ellos trabajando en la intersección de varias disciplinas: las matemáticas, la informática y por supuesto el conocimiento del problema de negocio.

• El rol de científico de datos suele tener la responsabilidad de extraer conocimientos y diseñar productos basados en datos a partir de la exploración, la creación y la experimentación con modelos y visualizaciones. Para todo ello se suele apoyar en una combinación de técnicas estadísticas, matemáticas y de programación.

• El rol de ingeniero de datos, por su parte, suele tener la misión de diseñar e implementar infraestructuras y software capaces de gestionar las necesidades de los proyectos de datos a la escala adecuada.

• El rol de analista de negocio aporta al equipo conocimiento del problema de negocio, la correcta comprensión de los resultados derivados del análisis y modelado de los datos, así como la aplicación de los productos basados en datos que se hayan generado en los proyectos.

Normalmente encontramos desempeñando trabajos de ingeniero o científico de datos a profesionales con la formación más diversa: bien relacionados con las ciencias, como matemáticas, física o estadística, o bien con distintas ramas de la ingeniería como informática, telecomunicaciones, aeronáutica o industrial. Suelen ser personas que han decidido conducir su trayectoria profesional hacia la ciencia de datos formándose en los diferentes másteres de especialización de postgrado que ofrecen las universidades, MOOCs, o los cursos de formación no reglada que ofrecen las propias compañías para su propio personal o para captar talento.

La Universidad también está adaptándose a esta demanda del mercado para proporcionar una formación más específica y, además de los postgrados, comienzan a ser habituales los dobles grados combinando dos de estas disciplinas como la informática y la estadística. Incluso podemos  encontrar ya titulaciones muy orientadas a la Ciencia de Datos como son el Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos, el Grado en Ingeniería Matemática en Ciencia de Datos o el Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos.

El rol de analista de negocio, también llamado analytics translator o data translator es mucho más singular, ya que debe combinar el conocimiento de negocio con una competencia técnica suficiente para comprender los problemas y enfoques de la ciencia de datos y así ser un interfaz eficaz entre el equipo y las expectativas del negocio.

La importancia y singularidad de este rol hace que las compañías estén optando por programas de formación interna a gran escala, de modo que personas que tienen un buen conocimiento de las operaciones y una cierta competencia técnica puedan conducir sus trayectorias profesionales en esta dirección.

Sin embargo no es una transición fácil por la tradicional separación entre la formación en ciencia o ingeniería, con muy pocas competencias relacionada con el negocio, y las disciplinas de negocio, que no incorporan prácticamente ninguna competencia técnica. En este sentido existe un amplio margen de mejora para que la formación universitaria ahonde en borrar estas líneas de separación, para conseguir que las personas adquieran formaciones más completas incorporando en mayor medida la economía, el marketing o la programación en disciplinas tradicionalmente ajenas a las mismas.

Como decía y demostraba Steve Jobs el valor se crea en la intersección entre la tecnología y las artes liberales.

Contenido elaborado por Jose Luis Marín, Head of corporate Technology Strategy en MADISON MK y CEO de Euroalert.

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

Las nuevas tecnologías están cambiando el mundo en el que vivimos. Cambia la sociedad, cambia la economía, y con ello, los puestos de trabajo. La incorporación de tecnologías como la Inteligencia Artificial, el Big Data o el Internet de las Cosas están impulsando la demanda de nuevos perfiles profesionales que hace una década ni siquiera concebíamos. A ello hay que sumar las posibilidades de automatizar tareas actualmente desarrolladas por humanos, ejecutándolas de manera más rápida y eficiente, lo que lleva a algunos profesionales a pensar que su puesto de trabajo puede peligrar. Dar respuesta a esta situación es uno de los grandes retos que tenemos por delante.

De acuerdo con el informe It´s learning. Just not as we know. How to accelerate skills acquisition in the age of intelligent technologies, realizado por G20 Young Entrepreneurs’ Alliance y Accenture, si no se desarrollan las habilidades necesarias para este cambio, las economías de los países del G20 podrían perder hasta 11,5 billones de euros en el crecimiento acumulado del PIB en los próximos diez años.

Pero este cambio no es sencillo. No se trata solo de la aparición de nuevas profesiones y la desaparición de las viejas, sino de la evolución de los roles tradicionales. De acuerdo con el estudio, el 90% del tiempo de cada trabajador se verá afectado por las nuevas tecnologías. Tomando la media de todos los sectores, el 38% del tiempo laboral lo dedicamos actualmente a tareas que serán automatizadas, mientras que el 51% son actividades que podrán ser “mejoradas”,  utilizando nuevas tecnologías que nos ayuden a aumentar nuestras habilidades. En definitiva, la solución no es solo formar a más ingenieros o analistas de datos, ya que incluso estos perfiles tendrán que evolucionar para adaptarse a un futuro que está más próximo de los que parece.

Para conocer cómo va a afectar este cambio a los distintos perfiles profesionales, el informe lleva a cabo un análisis de las tareas y habilidades necesarias para realizar los trabajos actuales, determinando cómo van a evolucionar en el futuro. Para facilitar el análisis, se han agrupado las profesiones en torno a 10 roles distintos. El siguiente cuadro muestra el resultado del estudio:

Los resultados muestran cómo algunas habilidades, como la gestión administrativas, disminuirán en importancia. Sin embargo, para casi todas las funciones descritas en la tabla anterior, será necesaria una combinación de habilidades de razonamiento complejo, creatividad, inteligencia socioemocional y percepción sensorial.

El problema es que este tipo de habilidades se adquieren con la experiencia. Los sistemas actuales de educación y aprendizaje, tanto reglado como corporativo, no están pensados para abordar esta revolución en la demanda de habilidades, por lo que va a ser necesario que ellos también evolucionen. Para facilitar esta transición, el informe proporciona una serie de recomendaciones:

• Impulsar el aprendizaje experiencial: La enseñanza se ha basado tradicionalmente en un modelo pasivo, consistente en absorber el conocimiento escuchando o leyendo. Sin embargo, cada vez cobra más fuerza el aprendizaje experimental, es decir, a través de la aplicación práctica de los conocimientos. Sería el caso de los pilotos de avión, que aprenden a través de programas de simulación de vuelo. Las nuevas tecnologías, como la realidad aumentada o la inteligencia artificial, ayudan a que estas soluciones basadas en la experiencia sean más personalizadas y accesibles, abarcando un mayor número de sectores y puestos de trabajo.

• Mover el foco de la organización a los individuos: En un equipo de trabajo es habitual que existan personas con distintas capacidades y habilidades, de tal forma que se complementen, pero, como hemos visto, también es necesario poner un mayor énfasis en ampliar la variedad de habilidades de cada trabajador individual, incluyendo nuevas habilidades como las capacidades de creatividad e inteligencia socioemocional. El sistema actual no potencia el aprendizaje de estas materias, por lo que es necesario diseñar métricas e incentivos que fomenten la mezcla de habilidades en cada persona.

• Apoyar a los trabajadores más vulnerables: El aprendizaje debe ser accesible para todos, para así poder cerrar la brecha de habilidades que existe actualmente. De acuerdo con el estudio, y de manera general, los trabajadores más vulnerables al cambio tecnológico son los menos cualificados, debido a que sus puestos de trabajos  suelen ser más fáciles de automatizar. Sin embargo, también suelen ser los que menos formación reciben por parte de la empresa, algo que debe cambiar. Otros colectivos a los que es importante prestar atención es a los trabajadores de mayor edad y a los de empresas pequeñas, con menos recursos. Cada vez más empresas recurren a cursos modulares y gratuitos, tipo MOOC, para facilitar la adquisición de habilidades de manera igualitaria entre toda la plantilla. Además, algunos gobiernos, como el de Francia o Singapur, están proporcionando ayudas a la formación.

En definitiva, estamos en un momento de cambio, en el que es necesario pararse a reflexionar sobre cómo va a cambiar nuestro entorno laboral para poder adaptarnos a ello, adquiriendo nuevas habilidades que nos aporten ventajas competitivas en nuestro futuro profesional.

Para 2020, la cantidad de datos almacenados en sistemas TI se habrá duplicado con respecto a 2018. Ante este panorama, parece lógico que crezca la demanda de profesionales con capacidades analíticas y de gestión de datos, algo de lo que ya hemos hablado en numerosas ocasiones. 

Una forma de impulsar el aprendizaje de estas capacidades es a través de los datos abiertos y su uso en las aulas como un recurso educativo más. El desarrollo de proyectos colaborativos donde los estudiantes tengan que buscar y filtrar información, analizar datos o generar visualizaciones tienen cabida en casi todas las asignaturas. Con este tipo de proyectos los estudiantes pueden adquirir una gran diversidad de capacidades: desde el uso de herramientas tecnológicas y, la capacidad de análisis y argumentación, hasta la mejora de las llamadas habilidades blandas como el trabajo en equipo –también fundamentales para el desarrollo profesional-. 

El primer paso: formar a los profesores

Uno de los pilares fundamentales para que los datos abiertos se puedan integrar en las aulas es la formación previa de los profesores. En este sentido, programas como  Use (Open Research) Data in Teaching project (UDIT) tratan de ayudar a los profesores de educación superior para que sean capaces de utilizar datos de investigación abiertos en sus clases. Entre otras actividades, la web ofrece cursos donde se muestran buenas prácticas y ejemplos de actividades de aprendizaje basadas en la reutilización de datos abiertos. 

En la misma línea, la Biblioteca Nacional de España y Red.es han creado la plataforma educativa BNEscolar con contenidos digitales elaborados a partir del fondo documental de la Biblioteca Digital Hispánica. La web incluye un buscador para facilitar la localización de los recursos deseados, así como talleres, vídeos, secuencias didácticas y desafíos interactivos (como por ejemplo un juego de escape). Los contenidos de BNEscolar están dirigidos a estudiantes preuniversitarios, con especial foco en los últimos niveles de Educación Primaria y Secundaria.

Concursos y actividades para impulsar el uso de los datos en las aulas

Además de estas plataformas, cada vez son también más comunes las actividades, concursos y retos concretos que buscan impulsar el uso de los datos abiertos entre los más jóvenes. Ejemplo de ello son el Reto BCN Dades Obertes o el Concurso de datos abiertos de Castilla y León, que incluía un premio especial para estudiantes en cada una de las categorías principales, además de una categoría específica para la creación de recursos didácticos que se pudieran utilizar en las aulas. Otro ejemplo es la iniciativa Escuelas Comciencia, del Observatorio de Comunicación Científica y el grupo de investigación Ciberimaginario, donde los alumnos aprenden a realizar un proyecto de investigación utilizando datos abiertos.

Pero también podemos encontrar este tipo de iniciativas a nivel internacional. Aquí destacan los programas desarrollados por Technovation, dirigidos a identificar problemas en las comunidades de los estudiantes y a resolverlos utilizando tecnologías disruptivas. Un ejemplo es Technovation Girls, dirigido a niñas de todo el mundo. Este programa busca que aprendan desde cómo identificar un problema y hacer una lluvia de ideas para resolverlo hasta  idear y crear una aplicación para lanzar un negocio. También cabe destacar el concurso AI Family challenge, que lleva el aprendizaje al entorno familiar, otra de las patas fundamentales de la educación de los hijos. El AI Family Challenge invita a las familias a aprender sobre la tecnología de Inteligencia Artificial (AI en sus siglas en inglés) y resolver un problema utilizando herramientas datos y sistemas AI. El enfoque novedoso del concurso, en el que padres e hijos unen sus capacidades y aprenden conjuntamente de una manera divertida, ha hecho que el proyecto sea un éxito: 7.500 personas de 13 países participaron en el primer año del programa. El plazo para presentarse a la segunda edición estará abierto hasta febrero de 2020.

La importancia de la implicación de los gobiernos 

Los resultados obtenidos en todas las actividades destacadas previamente han sido muy positivos, mostrando claramente los beneficios de incorporar los datos abiertos en las aulas: la mejora de las capacidades tecnológicas y analíticas, pero también del pensamiento crítico. 

Pero si se quiere ir un paso más allá, lo recomendable sería incorporar los datos abiertos directamente en los planes educativos. Es lo que ha hecho Suiza a través del plan Lehrplan21, adoptado para homogeneizar la educación en los 21 cantones de habla alemana y multilingües. El plan incluye en el itinerario educativo el aprendizaje de conceptos básicos relacionados con los datos: estructuras, formatos, gestión y análisis de bases de datos, etc. 

Este tipo de medidas son fundamentales si queremos impulsar un aprendizaje más activo, donde los datos abiertos ayuden a los estudiantes a comprender mejor su entorno, de una manera razonada, y a convertirse en los profesionales que demanda nuestro futuro.

Se trata de una web que permite localizar centros educativos en base a distintos criterios de búsqueda:

• Ubicación: provincia, isla, municipio o código postal donde se localiza el centro de estudios.

• Tipo de centro: permite buscar centro de educación obligatoria o de formación profesional, aulas de idiomas, centros de personas adultas, conservatorios, escuelas de arte, etc.

• Naturaleza: permite distinguir entre público o concertado.

• Enseñanzas: dentro de la categoría enseñanzas, el usuario puede filtrar por nivel de enseñanza, itinerario, ciclo o modalidad (presencial o a adistancia).

Además, la aplicación da la posibilidad de buscar centros que ofrezcan determinados servicios como comedor escolar, transporte escolar, desayuno o un horario de apertura más amplio.   

Toda la información se puede además visualizar en un mapa, lo cual ayuda a los padres y estudiantes a la hora de elegir el centro de estudios que más se adecúe a sus necesidades.

El pasado 2 de julio tuvo lugar la presentación del proyecto BNEscolar en un acto al que asistieron el Secretario de Estado de Educación, Alejandro Tiana, la Directora General de la Biblioteca Nacional de España (BNE), Ana Santos, y el Director General de Red.es, David Cierco.

BNEscolar es un portal dirigido a la comunidad educativa donde se pueden encontrar  contenidos digitales elaborados a partir del fondo documental de la Biblioteca Digital Hispánica. El proyecto, desarrollado por la BNE y Red.es, está enmarcado en BNElab, espacio donde se concentra la nueva estrategia digital de BNE. Este portal  y todos sus recursos tienen como objetivo  fomentar  el acceso y la reutilización de los recursos digitales de la Biblioteca, mostrando a la comunidad educativa de habla hispana fórmulas y metodologías que permitan crear nuevos contenidos para su aplicación docente.

En concreto, BNEscolar está dirigido a profesores y estudiantes preuniversitarios, con especial foco en los últimos niveles de Educación Primaria y Secundaria. Todos ellos tendrán a su disposición diversos contenidos y funcionalidades:

• Buscador. Tras un pormenorizado análisis, se han seleccionado aquellos contenidos de la Biblioteca Digital Hispánica que presentan un alto potencial para ser utilizados como recursos del aprendizaje, de acuerdo con los programas educativos de la formación reglada. Estos contenidos se han enriquecido con metadatos que facilitan su localización. A través de un buscador, los usuarios podrán filtrar los contenidos de acuerdo a distintos parámetro, como el nivel educativo o la asignatura para la cual son más apropiados. Otros filtros que se incluyen son autores, idiomas o tipos de recurso (si se trata de textos, ilustraciones, audios, etc.).
• Secuencias didácticas. Profesores y alumnos tienen a su disposición secuencias didácticas con distintas actividades y retos a resolver utilizando los recursos de la BNE.  Todos los contenidos se acompañan de  guías de sugerencias metodológicas para su utilización en el aula. El objetivo es promover el aprendizaje basado en proyectos, y la participación activa y colaborativa del alumnado. Por ejemplo, una de las propuestas consiste en un juego de rol para comprender mejor los acontecimientos de la Semana Trágica: los estudiantes tendrán que ponerse en la piel de los actores involucrados y recrear los hechos ocurridos en tiempo real utilizando Twitter o Instagram.
• Desafíos interactivos. Un aspecto que se ha tenido en cuenta desde la concepción del proyecto es la incorporación de elementos lúdicos que invitasen a trabajar con los recursos de la BNE. Tomando como base la reutilización de sus contenidos, se han creado dos aplicaciones: un juego de escape digital, ambientado en la Academia de las Artes de San Petesburgo, y un juego de preguntas-respuestas geolocalizado.
• Talleres y vídeos. A través de diversos talleres, los alumnos podrán profundizar de forma práctica en una selección de contenidos, utilizando herramientas digitales. Además se han incluido una serie de vídeos de corta duración para revisar de forma amena y divertida contenidos del currículo.
• Mi BNEscolar. BNEscolar también incluye un apartado personal para los profesores donde podrán organizar sus recursos y crear colecciones. La BNE invita a los profesores  a reutilizar los materiales de la Biblioteca para desarrollar sus propios contenidos o secuencias dinámicas

El portal ha sido valorado, en una primera fase piloto,  por un conjunto de centros educativos. Esta colaboración ha permitido validar los contenidos para que respondan a las necesidades técnicas y curriculares de los alumnos y profesores. Ahora comienza una segunda fase en la que está prevista una amplia difusión a través de redes sociales con el fin de conseguir que el portal BNEscolar llegue a toda la comunidad educativa. También está en marcha la ampliación de los contenidos con los que BNEscolar arranca. Han sido necesarios meses de trabajo para que BNEscolar, que amplia, desarrolla y mejora una propuesta inicial,  viera la luz.  

BNEscolar se suma a la lista de proyectos desarrollados por la BNE en pro de la apertura y reutilización de nuestro patrimonio cultural, como comunidad.bne.es o ChefBNE. En esta ocasión se pone el foco en la formación y en la competencia informacional de docentes y alumnos, un aspecto clave para ser ciudadanos críticos, creativos y autónomos en la sociedad digital.

Esta visualización muestra la oferta educativa de la ciudad de Barcelona.

A través de un mapa de la ciudad, el usuario puede conocer la localización exacta de los distintos centros de estudio. Además, al hacer clic sobre un punto concreto, se muestran las escuelas que están en un radio de 10-15 minutos caminando.

La aplicación también ofrece información adicional sobre cada escuela:

• Imagen del centro: permite visualizar una fotografía de 360 ​​grados de la ubicación del centro.

• Información sobre el distrito y datos de contacto.

• Otros datos de interés: como la titularidad del centro (pública, privada o privada concertada), si cuenta con una buena accesibilidad o los servicios adicionales que ofrece (por ejemplo, si cuenta con cocina propia o si ofrece actividades extraescolares).

La aplicación permite filtrar la información en base a los distintos niveles de enseñanza: Educación Infantil (de 0 a 3 años y de 3 a 6 años), Educación Primaria, Educación Secundaria Obligatoria y Bachillerato.

Esta aplicación se muestra como ejemplo de reutilización de datos abiertos, aunque ya no está operativa. ¡Esperamos que te sirva de inspiración para tus propios proyectos!

Capacidades analíticas, de gestión de datos, o conocimiento de herramientas de business Intelligence... Estos son solo algunos de los términos que seguramente encontremos muchas veces repetidos si realizamos una búsqueda rápida en los portales de empleo más populares.

Los datos se han convertido en un elemento fundamental de nuestra economía, y no es de extrañar que las empresas cada vez reclamen más perfiles con estas capacidades. Se buscan tanto perfiles específicos (como Científicos de datos), como profesionales multidisciplinares que engloben distintas  áreas de conocimiento, entre las que se encuentran los datos. Además, aunque ya seas un profesional con conocimientos en esta materia, se trata de un campo que evoluciona constantemente, por lo que es necesario actualizarse para estar al día de las nuevas tendencias y técnicas.

Hace unos meses, en datos.gob.es realizamos una recopilación de algunos grados, masters y cursos para adquirir o mejorar las capacidades de gestión y análisis de datos, donde hablábamos de la escasez de talento en estas áreas. Como comentábamos entonces, la oferta no deja de crecer, por lo que hemos considerado apropiado realizar una nueva recopilación:

• La Universidad Carlos III de Madrid ha sido una de las pioneras en opciones formativas de análisis de datos. La Universidad ofrece dos masters (Máster en Big Data Analytics y Máster en Statistics for Data Science) que se imparten íntegramente en inglés, encaminados a personas con conocimientos de Ciencias de la Computación, estadística o matemáticas que quieran perfeccionar sus conocimientos. Además, también ofrece la posibilidad de realizar dos grados: Grado en Data Science and Engineering y Grado en Estadística y Empresa. Mientras que el primero enfatiza en   las nuevas herramientas de tecnología digital, incluyendo la estadística, la inteligencia artificial o el aprendizaje automático, el segundo, está más enfocado al ámbito empresarial y la formación de profesionales con habilidades cuantitativas, capaces de transformar datos en información útil para la toma de decisiones en sectores como las finanzas, la banca, los seguros o la consultoría empresarial.

• La Universitat Oberta de Catalunya también ofrece un Grado de Ciencia de Datos Aplicada, con el objetivo de formar expertos en la captura, análisis y visualización de los datos. Los estudiantes adquirirán conocimientos de programación, matemáticas, estadística, y gestión, imprescindibles para desarrollar de manera creativa su actividad como científico de datos. Este centro también ofrece un Máster en Ciencia de datos, para formar a profesionales expertos en el análisis de datos, ya sea en entornos de big data, en el procesamiento de textos, en el análisis de redes sociales o en los datos en entornos geolocalizados. Destacar también su oferta de cursos de menor duración especializados en materias concretas como Programación en Python para Data Science o Fundamentos de Inteligencia de Negocio.

• La Universidad de Deusto,  por su parte, tiene un Programa en Big Data y Business Intelligence dirigido a un público heterogéneo: el 50% de sus alumnos provienen del área de negocio y el 50% restante son perfiles más técnicos. Su objetivo es formar profesionales capaces de realizar ciclos completos de análisis de datos (extracción, gestión, procesamiento (ETL) y visualización) para ofrecer servicios de inteligencia de negocio a organizaciones, empresas y particulares.

• La Universidad de Valencia ha desarrollado un Grado de Ciencia de datos y un Master Universitario en Ciencia de datos. En ellos se aborda desde el análisis exploratorio de datos hasta técnicas de Visualización avanzada o machine learning.

• Además de las universidades mencionadas, están surgiendo escuelas de negocio especializadas en tecnologías Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial como MBIT School. Su oferta formativa se divide en Programas Master Executive, para personas que buscan un cambio a través de nuevos conocimientos, Programas Experto, para adquirir conocimientos superiores en un área específica a través de su aplicación empresarial, y Programas específicos diseñados para proporcionar conocimientos concretos en un tiempo reducido de forma práctica. Algunos ejemplos son el máster executive en data science para profesionales o el programa experto en inteligencia artificial para la empresa. La metodología que siguen es el "learning by doing": los alumnos tienen clases teórico-prácticas donde disponen de sets de datos reales con los que irán aplicando los diferentes algoritmos/conceptos que se vayan impartiendo durante las clases.

• Destacar también la oferta formativa de organismos como Iniciativa Barcelona Open Data, el nodo el ODI en Cataluña, que oferta titulaciones en datos abiertos con certificación de reconocimiento internacional. A través del Open Data School Barcelona, se ofrecen 2 certificados: Certificado Superior en Gobernanza, orientado a la aplicación de los datos abiertos en la administración pública, y la Titulación Profesional en Periodismo de Datos, dirigido a periodistas que quieran aprender a transformar los datos en información de interés público.

Esta es solo una selección, pero hay muchos más. Te animamos a compartir en los comentarios otros cursos, masters o grados relacionados con los datos que consideres de interès.