UOC D^2 2019 – Barcelona

De nuevo regresa UOC D^2 que como ya sabéis es nuestro evento gratuito enfocado a todas aquellas personas que tengan interés en las nuevas tecnologías relacionadas con los datos. Se llevaran a cabo charlas con académicos y profesionales apasionados por compartir conocimientos en este ámbito.

Ya llevamos dos años haciendo dos ediciones (Barcelona y Madrid) con amplio éxito de convocatoria. Podéis revisar las sesiones aquí.

Empezamos con la edición en Barcelona el próximo 15 de Mayo, para la que creemos que hemos preparado un programa muy interesante.

16:00 – Bienvenida y presentación de la jornada

16:15 – Ciencia de para el bienestar planetario , por Ana Freire (lecturer en UPF)

16:45 – CityOS en el ayuntamiento de Barcelona,  por Yolanda Gordo (responsable de proyectos TIC aplicados en el sector público y en las Smart Cities)

17:15 – Networking & Coffee

17:45 – Análisis Crítico en la definición de las etapas de un proyecto de Machine Learning, por Jordi Font (Data Scientist en Launchmetrics)

18:15 – Ciencia de Datos aplicada a personas = People Analytics, por Marta Gascón (de PERSONPKI)

18:45 – Q&A y clausura

Más información e inscripciones: http://symposium.uoc.edu/29906/programme/uoc-data-day-2019-barcelona.htmlh

¡Os esperamos en el UOC Data Day (D^2)!

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La UOC facilita un nuevo espacio de recursos en ciencia de datos (data science)

El interés de la sociedad por el data science es exponencial. Los medios de comunicación no iban a ser una excepción; el Mundo y la Vanguardia entrevistaron recientemente a Josep Curto, especialista en inteligencia artificial (IA), científico de datos y profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC.

El mundo de la ciencia de datos ha venido para quedarse e implementarse en nuestras vidas, en la sociedad. Pese que aún es bastante desconocido para muchos, el data science no debería generar ningún rechazo en las personas; según Josep Curto en la Vanguardia, no debemos tener miedo a la inteligencia artificial (AI), sino a los usos que podamos hacer con ella.

espacio recursos data science

Debido al auge del interés por la ciencia de datos, la UOC se hace eco de las demandas de la sociedad y ya dispone de un Grado en Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science) y de un Máster en Ciencia de Datos (Data science). Además, se ha puesto en marcha un espacio de recursos en ciencia de datos para todas aquellas personas que quieras saber más acerca de esta disciplina. Es una web pública, abierta a todos y todas que se irá completando y mejorando con recursos de interés para curiosos, científicos o analistas de datos.

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¿Cómo ha ido la quinta edición del MOOC de Business Intelligence y Big Data?

Como ya comentamos hace unos meses, hemos realizado la quinta edición del MOOC de Business Intelligence y Big Data en la plataforma MiriadaX.

Como hicimos con la primera, segunda, tercera y cuarta edición, es el momento de las reflexiones aprovechando que hemos terminado el pasado lunes.

Como en anteriores ediciones hemos compartido, con los estudiantes de esta quinta edición, siete intensas semanas (5+2) en hemos aprendido tanto de ellos (de sus intereses, qué hacen, porqué necesitan estos conocimientos y qué más quieren aprender). Se atribuye a Federico Fellini que “La experiencia es lo que se obtiene al mismo tiempo buscando otra cosa”. En nuestro caso, ya nos hemos apalancado en la experiencia generada tras tantas ediciones.

Nos maravilla tener estudiantes tan motivados que incluso han realizado este curso de forma completa incluso el taller opcional que les pone fuera de su zona de confort. Os felicitamos a todos. El cuerpo docente agradece la oportunidad de compartir conocimiento usando canales diferentes a los habituales.

En esta quinta edición hemos mantenido los contenidos de la edición anterior que reflejan parte de lo que es posible aprender en nuestros programas: el programa propio Máster de Business Intelligence y Big Data,  así como en el Máster Universitario de Data Science, y el grado de ciencia de datos aplicada.

En la siguiente tabla encontraréis los principales datos de seguimiento del curso (y también sus ediciones anteriores):

Estadística20192018201720162015
Inscripciones7.93710.8979.79931.73718.339
Inician curso4.6286.0866.36720.71715.594
Finalizan curso1.010 (22%)1.376   (22,72%) 1.487   (23,35%) 5.256   (25,37%) 2.570   (16,48%)
Inician el primer módulo4.5986.0566.31121.12415.117
Finalizan el primer módulo2.3073.0943.17710.9526.399
Inician el segundo módulo2.3883.1603.41711.5507.338
Finalizan el segundo módulo1.5702.1192.1667.7064.815
Inician el tercer módulo1.7262.2842.4808.5435.455
Finalizan el tercer módulo1.2661.6951.7506.1533.341
Inician el cuarto módulo1.4711.9502.1297.3694.263
Finalizan el cuarto módulo1.1691.5901.6425.7673.134
Inician el quinto módulo1.3111.7361.8976.7004.059
Finalizan el quinto módulo1.0551.4361.5195.3672.925
Mensajes publicados2995154959802.974

Tabla 1. Datos cuantitativos de las ediciones 2015, 2016, 2017, 2018 y 2019.

Cabe destacar que los últimos cuatro años la tasa de rendimiento se ha mantenido por encima del 22%. Podemos considerar que siguen siendo resultados positivos y nos hace mucha ilusión no sólo los resultados actuales sino la visión retrospectiva de la realización del MOOC: 11.699 estudiantes han superado nuestras cinco ediciones. ¡Nuestra más sincera felicitación! Los alumnos del MOOC forman parte de nuestra extensa familia de estudiantes y, de vez en cuando, nos sorprenden en una desvirtualización en cualquier ciudad del mundo.

Este año observamos que sigue siendo necesario explicar la base de las estrategias de datos, si bien el número de alumnos es menor. Esto por un lado es natural puesto que ya muchos de vosotros ya conocéis estos contenidos y estáis buscando mayor profundidad (como en nuestro programas). Eso sí, hemos vuelto a recibir peticiones nos piden si podemos repetir los contenidos que recordamos son los siguientes:

  • 397 minutos de vídeos (más de 6 horas y media) registrados enteramente por el cuerpo docente de la UOC,
  • 244 páginas de material adicional en PDF
  • 17 tests de evaluación de los contenidos.

Damos de nuevo las gracias por la confianza depositada por tantas personas que buscan adquirir nuevos conocimientos, información complementaria o por curiosidad.

¿Qué hemos aprendido en esta edición?

  • Interés continuo: a pesar de que el mercado se ha movido hacia la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, es necesario conocer también el resto, puesto que las empresas aún fracasan (de forma sistemática).
  • La plataforma y el soporte: la plataforma elegida es importante y el soporte recibido más. En esta edición debemos felicitar MiriadaX por su excepcional soporte en las incidencias que hemos tenido y que han resuelto con gran celeridad.
  • Barreras: las barreras internas siguen estando presentes y aunque la tecnología ha madurado, este aspecto se erige como el primer escollo a resolver como se ha discutido en los foros.

Otra vez hemos llegado al final y, de nuevo, ya pensamos cuando será el siguiente curso, y sobretodo, qué formato y contenidos debe tener a futuro. Toca reflexión interna.

¡Cuando llegue el momento os informaremos de las nuevas fechas! Hasta pronto.

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La Vanguardia entrevista a Josep Curto, profesor de la UOC y científico de datos

El pasado 15 de marzo, el diario La Vanguardia entrevistó a Josep Curto, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC; es especialista en IA y científico de datos y participa muy activamente en este blog.

Josep Curto expone en la entrevista que no hay que tenerle miedo a la IA (inteligencia artificial). Como humanos, es entendible el miedo a lo desconocio y, en consecuencia, a todo lo que rodea la IA. Por ello defiende el conocimiento como su mejor remedio; Curto defiende que es una gran tecnología, con muchas aplicaciones y salidas que, utilizadas de manera correcta, tienen una gran utilidad en la sociedad.

En el siguiente link encontrarás toda la entrevista.

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Carlos E. Jiménez, de los primeros graduados en el Máster en Ciencia de Datos (Data Science)

Carlos E. Jiménez Ciencia de Datos Data Science
Carlos E. Jiménez

Carlos E. Jiménez forma parte de la primera promoción de graduados en el Máster en Ciencia de Datos. Actualmente trabaja en los EEUU como consultor de gobierno digital. Decidió cursar el máster online ya que, en su sector, se necesita una actualización constante del conocimiento.

Según Carlos, las profesiones que tienen que ver con la gestión de los datos serán más demandadas de cara al futuro. En los EEUU, país en donde reside, la demanda ya es notoria; en su sector, la tecnología ya se contempla como algo al servicio de la ciudadanía.

Estudiar el máster le ha proporcionado adentrarse en un mundo multidisciplinar que combina el aprendizaje automático con la inteligencia artificial. Por ello, Carlos se adelanta y pronostica que, de cara al futuro, la ética estará muy presente en estos ámbitos de conocimiento, para poner a la tecnología al buen servicio y funcionamiento de la humanidad.

En los siguientes links se encuentra la entrevista a Carlos E. Jiménez por el portal Alumni, tanto en catalán como en castellano.

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Raul Torné, graduado del Máster en Ciencia de Datos

Raul Torné Alonso se siente un poco rara avis en su sector, aunque tiene muy claro que en unos años esto cambiará. Él es uno de los primeros graduados en el Máster en Ciencia de Datos. En la siguiente entrevista concedida a la UOC alumni nos comenta cómo se siente en el actual mercado laboral y cómo puede evolucionar en unos años desde el Data Science.

El Máster Universitario en Ciencia de Datos (Data Science) comienza el próximo 20 de febrero.

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AlphaStar: el último logro de DeepMind

Recientemente, el equipo de DeepMind ha publicado su último logro en temas de inteligencia artificial (AI).

Hace casi tres años, en marzo de 2016, consiguieron sorprender al mundo con una hazaña que parecía muy difícil, sino imposible, al derrotar al campeón mundial de Go, Lee Sedol, por un contundente 4 a 1 en el match disputado en Seoul (South Korea). En relación a este logro, Netflix realizó un excelente documental que os recomendamos encarecidamente.

Tan sólo unos días, el mismo equipo de DeepMind anunció que habían conseguido ganar a algunos de los mejores jugadores del mundo en StarCraft II con un programa basado en inteligencia artificial al que han llamado AlphaStar.

El funcionamiento del AlphaStar, a muy grandes rasgos, está basado en las redes neuronales profundas (deep neural network) empleando celdas recurrentes tipo LSTM. La red ha sido entrenada mediante una primera fase de entrenamiento supervisado a partir de un conjunto de partidas de jugadores reales anonimizadas y, posteriormente, se han empleado técnicas de aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning) para mejorar el rendimiento de la red.

El siguiente vídeo muestra una pequeña introducción a esta noticia:

Y finalmente, os recomendamos la lectura del post completo (en inglés): https://deepmind.com/blog/alphastar-mastering-real-time-strategy-game-starcraft-ii/

Esperamos que os guste… ¡a nosotros nos ha encantado!

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Salario de un data scientist en España (o no)

Una de las preguntas frecuentes de nuestros estudiantes en los programas de ciencia de datos (aquí podéis revisar todos nuestros programas académicos) y muchas veces como se compara esta profesión en el mercado europeo.

Se ha publicado un informe (por Big Cloud) hace poco y dataconomy hace referencia al mismo (os recomendamos leer su artículo) que busca dar un poco de luz a esta pregunta.

Revisemos los resultados proporcionados. Según este informe, España tiene los sueldos en promedio más bajos de los países analizados y que existen múltiples sabores dentro de la profesión (aspecto que consideramos también en la UOC desde una perspectiva incluso más amplia y que podéis consultar aquí).

Source: Big Cloud/Dataconomy

Inicialmente podría parecer que tiene sentido,… pero claro hay que tener evidencia. No hay datos de muestra, metodología,… en el artículo de referencia. Así que lo normal ha sido intentar conseguir el informe original (se puede conseguir aquí). Aquí viene la sorpresa… solo dos perlas.

  • Se comenta que se han conseguido alrededor 800 respuesta (sin especificar el detalle específico).
  • No hay detalle del desglose por país, lo que nos debería a poner en sospecha.

Nada, que aunque como referencia podría ser interesante, una vez entramos en detalle vemos que no nos podemos fiar, nos tendremos de esperar a otro informe más formal, con una metodología clara, con más datos de referencia,… o mejor hablar directamente con los sospechosos habituales.

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Voz: un nuevo campo de batalla

Ya llevamos un tiempo con los asistentes de voz. Alex y Siri son algunos de ellos.

Se comenta que son el camino a seguir. Los motivos son múltiples, entre ellos destaca la interacción entre personas y máquinas.

Como os podéis imaginar. Poder ofrecer una interacción fluida no es solo un reto de arquitectura sino de datos y de algoritmos, que como comenta Diego Miranda, uno de nuestro profesores en el Mundo, aún tiene un largo recorrido y queda mucho por hacer.

Os adjuntamos el enlace directo al artículo en el que comparte su opinión:

https://www.elmundo.es/papel/historias/2018/12/28/5c251a37fc6c83814d8b4684.html

¡Os deseamos buena lectura!

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Cajamar UniversityHack 2019

Cajamar UniversityHack: la competición de analítica de datos más grande de España regresa de nuevo. En la edición de 2019 participan 20 centros como en la edición anterior.

Centros que participan en UniversityHack. Fuente: Cajamar

La UOC participa en esta edición que empieza el 14 de enero y termina el 11 de abril.

¿En qué consiste?

Cajamar UniversityHack 2019 es un evento dirigido específicamente a los alumnos de los mejores centros formativos en Data Science de España. Cada centro podrá presentar hasta 10 equipos, compuestos por un máximo de 3 participantes cada uno.

Consiste en dos retos:

  • Reto Wefferent Branch Visualization: Te retamos a que crees un buscador avanzado que incluya un motor de recomendación en base a la ubicación de la persona que quiere realizar una operación en nuestra entidad, el momento en el que quiere realizarla y el tipo de operación que quiere hacer. Con esta información el buscador debe recomendar la oficina, el cajero propio o el cajero ajeno que más convenga para realizar la operación. Más información aquí: http://www.cajamardatalab.com/datathon-cajamar-universityhack-2019/retos/visualizacion/
  • Reto Minsait Real Estate Modelling: Conocer el número de veces y el tiempo que un usuario navega por una página web es uno de los factores clave para la gestión de los recursos digitales, al estar convirtiéndose éstos en la ventana donde el mundo se informa. Obtener un modelo predictivo ayuda a establecer cuáles son los motivos por los que una página concreta es más visitada que otras. Más información aquí: http://www.cajamardatalab.com/datathon-cajamar-universityhack-2019/retos/predictivo/

¿Cómo apuntarse?

Cada equipo puede tener un máximo 3 Data Scientists por equipo por alumnos de 2018/19 ó 2017/18 de las formaciones seleccionadas de los centros participantes. Para apuntarse id a la página de http://www.cajamardatalab.com/datathon-cajamar-universityhack-2019/

¿Por qué?

¡Qué mejor carta de presentación a un nuevo trabajo que la participación en una competición estatal! Así que os animamos a participar y, si es así, nos veremos puesto que de nuevo participo en el jurado local de la UOC.

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