Celebramos el Día mundial de la Estadística
(Més avall trobareu la versió en català d’aquest contingut.)
El 3 de junio de 2010, la Asamblea General de las Naciones Unidas acordó declarar el 20 de octubre de ese mismo año como el Día Mundial de la Estadística reconociendo, entre otras cuestiones,
la larga historia de las estadísticas oficiales y la función facilitadora que han desempeñado las Naciones Unidas desde la creación, en 1947, de la Comisión de Estadística, a la que se encomendó el mandato de fomentar el desarrollo de estadísticas nacionales y mejorar su comparabilidad […].
En definitiva, la ONU estaba reconociendo la importancia que tiene la estadística oficial en la organización de las naciones y proponía celebrarla de manera oficial cada 5 años, siendo este 20 de octubre de 2020 el momento de volver a hacerlo.
Y lo cierto es que, cuando la ONU habla de larga historia de las estadísticas oficiales no se equivoca ya que la estadística ha jugado un papel fundamental de apoyo a la sociedad a lo largo de los siglos. De hecho, el origen de la palabra “estadística” lo encontramos en la palabra alemana Statistik que proviene, a su vez, del latín status (estado) + el sufijo icus (relativo a) y viene a significar “la ciencia del estado”, y aunque el término fue popularizado por el economista alemán Gottfried Achenwall (1719-1772) en el siglo XVIII lo cierto es que el uso de la estadística en la gestión de las ciudades y los estados, ya venía de largo.
De hecho, si pensamos en el inicio de las estadísticas oficiales, podemos remontarnos al siglo XVII, cuando John Graunt (1620-1674), padre de la demografía y la bioestadística, calculó la que se conoce como la primera tabla de (esperanza de) vida en la que estimaban las probabilidades de supervivencia para cada edad, basándose en los registros de mortalidad de la ciudad de Londres. Años más tarde, Edmund Halley (1656-1742), más conocido por el cálculo de la órbita del cometa que lleva su nombre, mejoró las predicciones de Graunt con métodos muy similares a los que se usan hoy en día para el cálculo de las primas de los seguros de vida. Se trataba de estudiar los datos disponibles de forma sistemática para facilitar la organización de los estados.
Sin embargo, los orígenes de la estadística como forma de aproximarnos al mundo que nos rodea son mucho más antiguos siendo la guerra y la salud algunas de sus primeras aplicaciones. Por ejemplo, Tucídides (460 a.C.-¿396 a.C.?) cuenta en su Historia de la Guerra del Peloponeso que en el 428 a.C. para determinar la altura de un muro durante el asedio a la antigua ciudad de Platea, se pedía a los soldados que contaran el número de ladrillos que tenía el muro, después se seleccionaba el valor que más se repetía (la moda) y se multiplicaba por la altura de un ladrillo para obtener un valor que permitiese tejer cuerdas o construir escaleras óptimas para escalarlo.
La validez del uso de grandes cantidades de datos se formaliza cuando Jacob Bernoulli (1654-1705) demuestra la ley de los grandes números, fundamental para la estimación de cualquier cantidad de interés y se populariza a la vez que el uso del término Estadística, en el siglo XVIII. Un siglo que trae de la mano a las figuras de Thomas Bayes (1702-1761) y su famoso teorema, o a Pierre-Simon Laplace (1749-1827), que trabajó con los datos y la probabilidad obsesionado con demostrar la ley de la gravitación de Newton.
A partir de ese momento, la metodología estadística se expande cada vez más en un intento de hacer frente a los nuevos retos del conocimiento y durante el siglo XIX se desarrollan técnicas como la regresión lineal, gracias a la conjunción de los mínimos cuadrados de Adrien-Marie Legendre (1752-1833) y la distribución normal de Karl Friedrich Gauss (1777-1855). En este mismo siglo John Snow (1813-1858) desarrolla los primeros mapas de enfermedades para entender y frenar el cólera, sentando las bases de la estadística espacial y, apenas unos años más tarde, Florence Nightingale (1820-1910), destinada como enfermera a la guerra de Crimea (1853-1856), demuestra, gracias a la estadística, que las prácticas de enfermería basadas en la higiene y el orden eran capaces de salvar las vidas de los soldados. Florence sienta, además, las bases de la visualización de datos con un gráfico precursor del diagrama de tarta conocido como la Rosa de Nightingale.
Sin embargo, el mayor despegue de la estadística llegó de la mano de los avances tanto en computación, con los diseños de Charles Babbage (1791-1871) y el desarrollo del que se considera el primer programa de ordenador, realizado por Ada Lovelace (1815-1852), como en la metodología, con la aparición de la matemática financiera y los mecanismos de optimización y control de los procesos industriales. Es el momento en que Sir Ronald A. Fisher (1890-1962) establece la importancia del diseño experimental y lo aplica de manera sistemática en agricultura, desarrollando, al mismo tiempo y en paralelo a Jerzy Neyman (1894-1981) y Eagon S. Pearson (1895-1980), la metodología del contraste de hipótesis.
La llegada del siglo XX y las Grandes Guerras no hace más que enfatizar la importancia de una ciencia que permitió, entre otras cosas, que durante la II Guerra Mundial (1939-1945) Alan Turing (1912-1954) descifrase los mensajes que el ejército alemán había encriptado mediante el uso de la máquina Enigma o que se estimase el número de tanques que tenía el ejército enemigo, a partir de los números de serie de aquellos que se encontraban en el campo de batalla.
Pero es en el siglo XXI donde la estadística se ha venido a enfrentar a su mayor reto. Con la aparición a finales de los noventa del término Big Data, queda patente la creciente capacidad de acumular información. De hecho, en el 2002, ya se consideraba que la cantidad de información almacenada de manera digital sobrepasaba la no digital haciendo evidente la necesidad de pensar en nuevas formas de análisis y manejo de datos que nos llevan a lo que hoy en día se conoce como la Ciencia de Datos y que fue formalizada por primera vez en el artículo Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics, de William S. Cleveland (1943–).
Tal y como Cleveland la describe, la Ciencia de Datos es una disciplina multidisciplinar formada de diversas ciencias donde la unión de la capacidad de computación y los avances en matemáticas y estadística nos permitirán afrontar los retos del futuro. Retos que, por muy complejos que nos parezcan, no distan tanto de aquellos con los que nació la Comisión de Estadística de la ONU que en la resolución en la que se declaraba el 20 de octubre de 2015 como segundo Día Mundial de la Estadística hablaba claramente de:
la función decisiva que desempeña la información estadística oficial de alta calidad para el análisis y la adopción de decisiones en materia de políticas bien fundadas en apoyo del desarrollo sostenible.
Por toda su historia, y por todo lo que le queda por aportar, celebremos hoy el día de la Estadística.
Anabel Forte es profesora agregada en el departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de Valencia. Sus principales líneas de investigación son: cuantificación Bayesiana de la incertidumbre en selección de modelos y modelos Jerárquicos Bayesianos para datos correlados. También es divulgadora científica y ha participado en proyectos como StatWars: El Imperio de los datos y Girls4STEM. Es autora de materiales y profesora colaboradora de la asignatura de Modelización e Inferencia Bayesiana en el grado de Ciencia de Datos Aplicada de la UOC.
Celebrem el Dia mundial de la Estadistica
El 3 de juny de 2010, l’Assemblea General de les Nacions Unides va acordar declarar el 20 d’octubre d’aquell mateix any com el Dia Mundial de l’Estadística reconeixent, entre altres qüestions,
la llarga història de les estadístiques oficials i la funció facilitadora que han exercit les Nacions Unides des de la creació, el 1947, de la Comissió d’Estadística, a la qual es va encomanar el mandat de fomentar el desenvolupament d’estadístiques nacionals i millorar la seva comparabilitat [… ].
En definitiva, l’ONU estava reconeixent la importància que té l’estadística oficial a l’organització de les nacions i proposava celebrar-la de manera oficial cada 5 anys, sent aquest 20 d’octubre de 2020 el moment de tornar a fer-ho.
I la veritat és que quan l’ONU parla de llarga història de les estadístiques oficials no s’equivoca ja que l’estadística ha jugat un paper fonamental de suport a la societat al llarg dels segles. De fet, l’origen de la paraula «estadística» el trobem en la paraula alemanya Statistik que prové del llatí status (estat) + el sufix icus (relatiu a) i ve a significar «la ciència de l’estat», i encara que el terme va ser popularitzat per l’economista alemany Gottfried Achenwall (1719-1772) al segle XVIII la veritat és que l’ús de l’estadística en la gestió de les ciutats i dels estats es va iniciar molt abans.
De fet, si pensem en l’inici de les estadístiques oficials, podem remuntar-nos a al segle XVII, quan John Graunt (1620-1674), pare de la demografia i la bioestadística, va calcular el que es coneix com la primera taula de (esperança de) vida en què estimaven les probabilitats de supervivència per a cada edat, basant-se en els registres de mortalitat de la ciutat de Londres. Anys més tard, Edmund Halley (1656-1742), més conegut pel càlcul de l’òrbita de l’estel que porta el seu nom, va millorar les prediccions de Graunt amb mètodes molt similars als que es fan servir avui dia per al càlcul de les primes de les assegurances de vida. Es tractava d’estudiar les dades disponibles de forma sistemàtica per facilitar l’organització dels estats.
No obstant això, els orígens de l’estadística com a forma d’aproximar-nos al món que ens envolta són molt més antics sent la guerra i la salut algunes de les seves primeres aplicacions. Per exemple, Tucídides (460 a.C.-¿396 a.C.?) explica en la seva Història de la Guerra del Peloponès que en el 428 a.C. per determinar l’altura d’un mur durant el setge a l’antiga ciutat de Platea, es demanava als soldats que comptessin el nombre de maons que tenia el mur, després es seleccionava el valor que més es repetia (la moda) i es multiplicava per l’altura d’un maó per a obtenir un valor que permetés teixir cordes o construir escales òptimes per escalar-lo.
La validesa de l’ús de grans quantitats de dades es formalitza quan Jacob Bernoulli (1654-1705) demostra la llei dels grans nombres, fonamental per a l’estimació de qualsevol quantitat d’interès i es popularitza alhora que l’ús del terme Estadística, en al segle XVIII. Un segle que porta de la mà a les figures de Thomas Bayes (1702-1761) i el seu famós teorema, o Pierre–Simon Laplace (1749-1827), que va treballar amb les dades i la probabilitat obsessionat amb demostrar la llei de la gravitació de Newton.
A partir d’aquest moment, la metodologia estadística s’expandeix cada vegada més en un intent de fer front als nous reptes del coneixement i durant el segle XIX es desenvolupen tècniques com la regressió lineal, gràcies a la conjunció dels mínims quadrats de Adrien-Marie Legendre (1752-1833) i la distribució normal de Karl Friedrich Gauss (1777-1855). En aquest mateix segle John Snow (1813-1858) desenvolupa els primers mapes de malalties per entendre i frenar el còlera, establint les bases de l’estadística espacial i, tot just uns anys més tard, Florence Nightingale (1820-1910), destinada com a infermera a la guerra de Crimea (1853-1856), demostra, gràcies a l’estadística, que les pràctiques d’infermeria basades en la higiene i l’ordre eren capaços de salvar les vides dels soldats. Florence assenta, a més, les bases de la visualització de dades amb un gràfic precursor del diagrama de pastís conegut com la Rosa de Nightingale.
No obstant això, el major enlairament de l’estadística va arribar de la mà dels avenços tant en computació, amb els dissenys de Charles Babbage (1791-1871) i el desenvolupament del que es considera el primer programa d’ordinador, realitzat per Ada Lovelace (1815 -1852), com en la metodologia, amb l’aparició de la matemàtica financera i els mecanismes d’optimització i control dels processos industrials. És el moment en què Sir Ronald A. Fisher (1890-1962) estableix la importància del disseny experimental i l’aplica de manera sistemàtica en agricultura, desenvolupant, al mateix temps i en paral·lel a Jerzy Neyman (1894-1981) i Eagon S. Pearson (1895-1980), la metodologia del contrast d’hipòtesis.
L’arribada del segle XX i les Grans Guerres no fa més que emfatitzar la importància d’una ciència que va permetre, entre altres coses, que durant la II Guerra Mundial (1939-1945) Alan Turing (1912-1954) desxifrés els missatges que l’exèrcit alemany havia encriptat mitjançant l’ús de la màquina Enigma o que s’estimés el nombre de tancs que tenia l’exèrcit enemic, a partir dels números de sèrie d’aquells que es trobaven en el camp de batalla.
Però és en el segle XXI on l’estadística s’enfronta al seu major repte. Amb l’aparició a finals dels noranta del terme Big Data, queda patent la creixent capacitat d’acumular informació. De fet, al 2002, ja es considerava que la quantitat d’informació emmagatzemada de manera digital sobrepassava la no digital fent evident la necessitat de pensar en noves formes d’anàlisi i maneig de dades que ens porten al que avui dia es coneix com la Ciència de Dades i que va ser formalitzada per primera vegada en l’article Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics, de William S. Cleveland (1943–).
Tal com Cleveland la descriu, la Ciència de Dades és una disciplina multidisciplinar formada de diverses ciències on la unió de la capacitat de computació i els avanços en matemàtiques i estadística ens permetran afrontar els reptes de futur. Reptes que, per molt complexos que ens semblin, no disten tant d’aquells amb els quals va néixer la Comissió d’Estadística de l’ONU que, en la resolució en la qual es declarava el 20 d’octubre de 2015 com a segon Dia Mundial de l’Estadística, parlava clarament de:
la funció decisiva que exerceix la informació estadística oficial d’alta qualitat per a l’anàlisi i l’adopció de decisions en matèria de polítiques ben fundades en suport del desenvolupament sostenible.
Per tota la seva història, i per tot el que li queda per aportar, celebrem avui el dia de l’Estadística.
L’Anabel Forte és professora agregada al departament d’Estadística i Investigació Operativa de la Universitat de València. Les seves principals línies de recerca són: quantificació Bayesiana de la incertesa en la selecció de models i models jeràrquics Bayesians per a dades correlades. També és divulgadora científica i ha participat en projectes com StatWars: L’Imperi de les dades i Girls4STEM. És autora de materials i professora col·laboradora de l’assignatura de Modelització i Inferència Bayesiana en el grau de Ciència de Dades Aplicada de la UOC.
IV Jornada UOC Industria 4.0
(Més avall trobareu la versió en català d’aquest contingut.)
El pasado 30 de septiembre se celebró la IV Jornada UOC Industria 4.0, organizada conjuntamente entre los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación (EIMT) de la UOC y la Escuela Superior Politécnica TecnoCampus (ESUPT) de la Universidad Pompeu Fabra (UPF). El interés en este sector nace a raíz del programa interuniversitario que ofrecen: el máster de Industria 4.0 de la UOC-ESUPT.
La jornada contó con cuatro ponencias de expertos que centrarse en las diferentes tecnologías digitales que son la base de la Industria 4.0. Este año, debido a la pandemia, la jornada se realizó en línea a través de YouTube y puede encontrar el streaming para verlo en diferido mediante el siguiente enlace:
La primera ponencia a cargo del Sr. Carlos Cosials, Senior Industry 4.0 Consultando de la empresa Integral Innovation Expertos, trató sobre la aplicación del gemelo digital (del inglés digital twin) el desarrollo de productos inteligentes y conectados. Como se explica en la ponencia, la aplicación del gemelo digital permite enfrentar los nuevos retos a los que se enfrentan las empresas industriales a la hora de diseñar, desarrollar y comercializar productos inteligentes y conectados, que además de tener una complejidad superior también requieren de nuevos modelos de comercialización que suponen una transformación del modelo de negocio.
La segunda ponencia a cargo del Dr. Sergio Morales, Responsable de Industria 4.0 de la empresa Fluidra, trató sobre la aplicación de la impresión aditiva a la fabricación de moldes. Los resultados del proyecto aplicados a la propia compañía demuestran como la utilización de esta tecnología permite reducir el tiempo de ciclo de máquina, aumentar la productividad del proceso productivo y mejorar la calidad de los productos.
La tercera ponencia a cargo del Sr. Toni Adame, investigador del grupo de investigación yate Lab de la Universidad Pompeu Fabra (UPF), trató sobre los retos de las comunicaciones inalámbricas aplicadas a la monitorización de activos en el ámbito industrial. Entre las tecnologías principales destacó el uso de las tecnologías LPWAN (Low-Power Wide Area Networks), que permiten desplegar dispositivos de bajo consumo con una distancia de comunicación elevada (del orden de kilómetros), lo que permite simplificar el arquitectura de la red a cambio de ofrecer una baja velocidad de comunicación.
La cuarta y última ponencia fue a cargo del Dr. Pablo Fonseca, profesor del departamento de Estadística e Investigación Operativa, y responsable de investigación medioambiental del inLab, ambos de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). Su ponencia se centró en la aplicación de los modelos y la simulación en el seguimiento de la evolución de la pandemia provocada por la Covid-19. Los resultados, basados en los datos recopilados y los modelos generados, mostrar cómo estas herramientas pueden ser muy valiosas para anticipar la crecida de la pandemia y validar la eficacia de las actuaciones.
Esperamos que las ponencias de este año os hayan resultado interesantes y esperamos reencontraros el año próximo la V Jornada UOC Industria 4.0, a ser posible de forma presencial! Si tenéis interés en este sector, os interesará el máster de Industria 4.0 de la UOC-ESUPT.
Pere Tuset-Peiró es Director académico del Máster en Industria 4.0.
Xavier Vilajosana es doctor e investigador principal del grupo de investigación Wireless Networks de la UOC, así como profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones.
IV Jornada UOC Indústria 4.0
El passat 30 de setembre es va celebrar la IV Jornada UOC Industria 4.0, organitzada conjuntament entre els Estudis d’Informàtica, Multimèdia i Telecomunicació (EIMT) de la UOC i l’Escola Superior Politècnica TecnoCampus (ESUPT) de la Universitat Pompeu Fabra (UPF). L’interès i origen d’aquesta jornada neix arrel del programa interuniversitari que ofereixen: màster d’Indústria 4.0 UOC-ESUPT.
La jornada va comptar amb quatre ponències d’experts que van centrar-se en les diferents tecnologies digitals que son la base de la Indústria 4.0. Enguany, degut a la pandèmia, la jornada es va realitzar en línia a través de YouTube i podeu trobar l’streaming per veure’l en diferit mitjançant el següent enllaç:
La primera ponència a càrrec del Sr. Carlos Cosials, Senior Industry 4.0 Consultant de la empresa Integral Innovation Experts, va tractar sobre l’aplicació del besó digital (de l’anglès digital twin) al desenvolupament de productes intel·ligents i connectats. Com s’explica a la ponència, l’aplicació del bessó digital permet enfrontar els nous reptes als que s’enfronten les empreses industrials a l’hora de dissenyar, desenvolupar i comercialitzar productes intel·ligents i connectats, que a més de tenir una complexitat superior també requereixen de nous models de comercialització que suposen una transformació del model de negoci.
La segona ponència a càrrec del Dr. Sergio Morales, Responsable de Industria 4.0 de l’empresa Fluidra, va tractar sobre l’aplicació de la impressió additiva a la fabricació de motlles. Els resultats del projecte aplicats a la pròpia companyia demostren com la utilització d’aquesta tecnologia permet reduir el temps de cicle de màquina, augmentar la productivitat del procés productiu i millorar la qualitat dels productes.
La tercera ponència a càrrec del Sr. Toni Adame, investigador del grup de recerca IoT Lab de la Universitat Pompeu Fabra (UPF), va tractar sobre els reptes de les comunicacions sense fils aplicades a la monitorització d’actius en l’àmbit industrial. Entre les tecnologies principals va destacar l’ús de les tecnologies LPWAN (Low-Power Wide Area Networks), que permeten desplegar dispositius de baix consum amb una distància de comunicació elevada (de l’ordre de quilòmetres), cosa que permet simplificar l’arquitectura de la xarxa a canvi d’oferir una baixa velocitat de comunicació.
La quarta i darrera ponència va ser a càrrec del Dr. Pau Fonseca, professor del departament d’Estadística i Investigació Operativa, i responsable d’investigació mediambiental del inLab, ambdós de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). La seva ponència es va centrar en l’aplicació dels models i la simulació al seguiment de l’evolució de la pandèmia provocada per la COVID-19. Els resultats, basats en les dades recopilades i els models generats, mostrar com aquestes eines poden ser molt valuoses per tal d’anticipar la crescuda de la pandèmia i validar l’eficàcia de les actuacions.
Esperem que les ponències d’enguany us hagin resultat interessants i esperem retrobar-vos l’any vinent la V Jornada UOC Industria 4.0, a ser possible de manera presencial! I si teniu interès pel sector, us interessarà el màster d’Indústria 4.0 UOC-ESUPT!
Pere Tuset-Peiró és Director acadèmic del Màster en Industria 4.0.
Xavier Vilajosana és doctor i investigador principal del grupo d’investigació Wireless Networks de la UOC, així com professor dels Estudis d’Informàtica, Multimèdia i Telecomunicacions.
¿Por qué todavía es necesario el Día de Ada Lovelace?
(Més avall trobareu la versió en català d’aquest contingut.)
Hoy, 13 de octubre de 2020, se celebra el Día de Ada Lovelace (Ada Lovelace Day, ALD en sus siglas en inglés) que pretende mostrar y celebrar internacionalmente la presencia y los logros de las mujeres en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (Science, Technology, Engineering and Maths, STEM en sus siglas en inglés). Desde los Estudios de Informatica, Multimedia y Telecomunicación le hemos seguido la pista desde hace tiempo, en esta entrada hay una breve explicación de la historia de esta celebración.
Lo que hay detrás de esta necesidad de promocionar la presencia de las mujeres en los estudios y profesiones STEM es la enorme desigualdad de género existente en un ámbito de conocimiento fundamental para la sociedad digital. Hay muchos estudios que desde hace una década inciden en la problemática de esa inequidad. En este sentido, un artículo reciente, que recomendamos, es Sólo para chicas listas, y del que destacamos aquí un estudio hecho en EEUU que pone cifras al problema: al final de secundaria un 23,7% de chicos frente al 5.2% de chicas quieren estudiar PEC (por sus siglas en inglés Physics, Engineering, Computer Science). La tasa de retención en los estudios es similar, una vez los empiezan el 75% de ambos géneros acaban los estudios. Pero este índice de igualdad enmascara, desgraciadamente, una enorme diferencia de género en la distribución de las calificaciones que son más altas en chicas que en chicos. Parece que únicamente las chicas “listas” tienen confianza en estudiar PECs, frente a sus compañeros varones, donde la confianza se da también entre los que tienen calificaciones más bajas.
Sí, claro que Ada Lovelace era una chica lista, como lo eran también Marie Curie (la única persona que ha ganado dos premios Nobel en dos categorías científicas diferentes), Rosalind Franklin o Hedwig Kiesler. Pero tan importante o más fue la confianza que tuvieron en sus capacidades y en sí mismas. No es en absoluto una cuestión de coeficiente intelectual, sino más bien de confianza y de superación, no solo personal, sino también de los estereotipos sociales limitadores.
Queda camino por recorrer para lograr las transformaciones sociales que eliminen esas diferencias de género en el ámbito STEM y en particular en el de las TIC, y por eso sigue siendo necesario el Día de Ada Lovelace, así como otros eventos y galardones a nivel local en España, como los premios Ada Byron, Dones TIC, o los premios equit@T.
Este año, la pandemia ha influido en muchos de estos actos, sobre todo en aquellos que tenían una parte presencial fundamental. Es el caso de los premios equit@T de la UOC que en su edición del 2020 han sido cancelados en su formato habitual, y este año se transformarán en un webinar de participación online abierta. El día elegido, para no solaparse con el ALD, es el día 9 de noviembre día del inventor en honor a Hedwig Kiesler, inventora del sistema precursor de la WIFI, aunque todavía es más conocida como Hedy Lamarr y en su faceta de actriz. En el Webinar equit@T 2020, desde una mirada crítica pero constructiva a la vez, se abordarán no solo los problemas, sino especialmente las oportunidades de transformación social que vienen de la mano de la necesidad de la equidad de género en las TIC.
No quisiéramos acabar esta entrada sin compartir unas imágenes de nuestra querida Ada Lovelace, en este caso interpretada por la actriz y dramaturga Zoe Philpott quien, en 2018, presentó en el Centre de Cultura Contemporània de Barcelona Ada.Ada.Ada, un magnífico espectáculo sobre tecnología y género, y en donde los espectadores pudimos colaborar activamente para convertirnos en la máquina analítica de Babbage, a la que Ada tanto esfuerzo e ilusión dedicó.
Un artículo de M. Antonia Huertas, Montse Serra Vizern y M. Elena Rodríguez González, profesoras de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC.
Per què encara és necessari el Dia d’Ada Lovelace?
Avui, 13 d‘octubre de 2020, se celebra el Dia d’Ada Lovelace (Ada Lovelace Day, ALD les seves sigles en anglès) que pretén mostrar i celebrar internacionalment la presència i els assoliments de les dones en la ciència, la tecnologia, l’enginyeria i les matemàtiques (Science, Technology, Engineering and Maths, STEM les seves sigles en anglès). Des dels Estudis d’Informàtica, Multimèdia i Telecomunicació li hem seguit la pista des de fa temps, en aquesta entrada hi ha una breu explicació de la història d’aquesta celebració.
El que hi ha al darrere d’aquesta necessitat de promocionar la presència de les dones en els estudis i professions STEM és l’enorme desigualtat de gènere existent en un àmbit de coneixement fonamental per a la societat digital. Hi ha molts estudis que des de fa una dècada incideixen en la problemàtica d’aquesta inequitat. En aquest sentit, un article recent, que recomanem, és Sólo para chicas listas, i del que destaquem aquí un estudi fet en els EEUU que posa xifres al problema: al final de secundària un 23,7% de nois enfront al 5,2% de noies volen estudiar PEC (per les seves sigles en anglès Physics, Engineering, Computer Science). La taxa de retenció en els estudis és similar, una vegada els inicien, el 75% d’ambdós gèneres acaben els estudis. Però aquest índex d’igualtat emmascara, desgraciadament, una enorme diferència de gènere en la distribució de les qualificacions que són més altes en les noies que en els nois. Sembla que únicament les noies “llestes” tenen confiança en estudiar PECs, enfront als seus companys homes, on la confiança es dona també entre els que tenen qualificacions més baixes.
Sí, està clar que Ada Lovelace era una noia llesta, com ho eren també Marie Curie (l’única persona que ha guanyat dos premis Nobel en dues categories científiques diferents), Rosalind Franklin o Hedwig Kiesler. Però tan important o més va ser la confiança que van tenir en les seves capacitats i en elles mateixes. No és en absolut una qüestió de coeficient intel·lectual, sinó més bé de confiança i de superació, no només personal, sinó també dels estereotips socials limitadors.
Queda camí per recórrer per assolir les transformacions socials que eliminen aquestes diferències de gènere en l’àmbit STEM i en particular en el de les TIC, i per això segueix essent necessari el Dia d’Ada Lovelace, així com altres esdeveniments i guardons a nivell local a Espanya, com els premis Ada Byron, Dones TIC, o els premis equit@T.
Aquest any, la pandèmia ha influït en molts d’aquests actes, sobretot en aquells que tenien un part presencial fonamental. És el cas dels premis equit@T de la UOC que en la seva edició de 2020 han estat cancel·lats en el seu format habitual, i aquest any es transformaran en un webinar de participació online oberta. El dia escollit, per a no encavalcar-se amb l’ALD, és el dia 9 de novembre dia de l’inventor en honor a Hedwig Kiesler, inventora del sistema precursor de la WIFI, encara que més coneguda com Hedy Lamarr i en seva faceta d’actriu. En el webinar equit@T 2020, des d’una mirada crítica però constructiva a la vegada, s’abordaran no tan sols els problemes, sinó especialment les oportunitats de transformació social que venen de la mà de la necessitat de l’equitat de gènere a les TIC.
No voldríem acabar aquesta entrada sense compartir unes imatges de la nostra estimada Ada Lovelace, en aquest cas interpretada per l’actriu i dramaturga Zoe Philpott qui, el 2018, va presentar al Centre de Cultura Contemporània de Barcelona Ada.Ada.Ada, un magnífic espectacle sobre tecnologia i gènere, i on els espectadors vam poder col·laborar activament per convertir-nos en la màquina analítica de Babbage, a la que Ada tant esforç i il·lusió va dedicar.
Un article de M. Antonia Huertas, Montse Serra Vizern i M. Elena Rodríguez González, professores dels Estudis d’Informàtica, Multimèdia i Telecomunicació de la UOC.
Programar es divertido
«Tras un duro día en el trabajo como ingeniero de software y programador, finalmente vuelves a casa. Antes de ir a dormir, por fin tienes un ratito para desconectar de todo jugando a tu videojuego favorito. El objetivo es desarrollar y desplegar algoritmos en código máquina con los que automatizar procesos de complejidad creciente. «
Aunque el concepto de diversión es subjetivo y definir un juego no es trivial, es muy popular su concepción basada en el reto o desafío. Este puede adoptar muchas formas, desde sortear barreras físicas en un mundo virtual (un Super Mario) a resolver algún tipo de rompecabezas (una mazmorra del Zelda). En este grupo de los rompecabezas, existe el curioso género de los programming games, o «juegos de programación», donde el desafío a resolver se presenta como un problema de programación puro y duro. A menudo, la estética e interfaz del juego ya se basan en una metáfora interna de la computadora y el código debe escribirse explícitamente, no es solo una cuestión pensar estrategias algorítmicamente. Pero sobre todo, es interesante el hecho de que se plantean como productos orientados sobre todo al entretenimiento, no como juegos serios o formativos. ¡El hecho de programar es lo divertido!
Además, en el Máster universitario de Diseño y Programación de Videojuegos de la UOC conocemos en profundidad el diseño de la experiencia de juego y la programación.
Si bien este género como tal ya lo identifica Wolf en su «The medium of the video game» en 2001, en los últimos años existe un resurgimiento, sobretodo desde 2014. A propósito del proyecto «Programar para Aprender (PROxA)» del eLearn Center, sobre como estudiar la programación, llevamos a cabo un estudio sobre la plataforma de distribución Steam para tener una idea general sobre este tipo de juegos. Si bien nos centramos en esta plataforma para el entorno PC, estos juegos también son populares en plataformas de móvil como la Play Store, pero con productos quizá más orientados a un público infantil. En total se localizaron 116 productos de este tipo a fecha de Mayo 2020. Pero no todos aplican, pues en algunos casos se trata de herramientas de desarrollo (no juegos) o de juegos que incorporan herramientas de modding, pero no son propiamente de programación. En total, quedan unos 70. Desde 2014 hasta ahora se ve una clara tendencia al alza, con entre 10 y 20 juegos nuevos cada año, y 16 juegos más anunciados como «próximamente».
Un vistazo a sus tags (en inglés) proporciona una idea más en profundidad de sus principales propiedades, más allá de la programación. Es interesante comentar antes que en la plataforma Steam, los tags los definen los propios usuarios. La mayoría resultan ser juegos Indie y con una inclinación hacia la presentación de desafíos difíciles (alrededor del 33%), si bien en algunos casos se detectan etiquetas «de broma», indicando como juegos casuales algunos que son en realidad bastante complicados. Alrededor del 18,5% todavía están en desarrollo activo, como juegos en Acceso Anticipado. Además, también es interesante ver que el ángulo educativo, aunque menor, no pasa desapercibido, y alrededor del 31% están etiquetados de este modo. Los sub-géneros más populares entre este tipo de juegos son los de Puzzle y Simulación, con algunos casos de juegos de aventuras.
Entre todos los juego de este tipo, sin duda destacan dos compañías cuyos juegos son los ejemplos de manual, y las mejores opciones para sumergirse en el género. Por una parte, está Tomorrow Corporation, con sus dos juegos «Human resource Machine» y «7 Billion Humans», donde desarrollamos programas combinando bloques de código predefinidos (tipo Scratch). No por su aspecto simplista, con dibujitos, son sencillos. Alerta que tus programas se puntúan por optimización en espacio y en tiempo. Por otra parte, tenemos a Zachatronics, quizá el desarrollador que más ha capitalizado este género, con un amplio catálogo de todo tipo. ¿Automatización de células de fabricación flexible con bloques de código? No hay problema. ¿Procesamiento paralelo de E/S en ensamblador a través de una interfaz modo texto? También. Mejor aún, dispone de un programa de licencias gratuitas para todo entorno académico sin ánimo de lucro (al que nos incorporamos 30 segundos después de saberlo).
Pero también vale la pena mencionar que hay casos especiales, donde la programación no es el propósito en si mismo, sino una herramienta en el contexto de un juego de aventuras donde la narrativa es más importante. Un ejemplo es el Else Heart.Break(). O también tenemos MMORPGs como Adventure Land (en Acceso Anticipado).
Quizá la pregunta interesante es si estos juegos sirven para aprender a programar. Hay que reiterar que no se trata de juegos creados con un objetivo puramente de aprendizaje, sinó para el entretenimento. Pero claro está, de un público objetivo que considera divertido resolver este tipo de problemas, igual que hay quien hace crucigramas o sudokus. Y los hay que rápidamente se hacen complicados (recordemos, un tercio están etiquetados como «difíciles»). A pesar de ello, tras su estudio, si que se puede considerar que algunos contemplan una pequeña parte de un temario de iniciación a la programación, o pueden ser útiles como introducción al pensamiento computacional. Partiendo del estudio de B. A. Becker y T. Fitzpatrick, “What do cs1 syllabi reveal about our expectations of introductory programming students?” (2019), y un poquito del Computer Science Curricula 2013 de la ACM, a continuación se enumeran los objetivos de aprendizaje típicos de un temario de iniciación a la programación detectados entre los distintos juegos analizados:
- Resolución de problemas y diseño de algoritmos..
- Escritura de código.
- Debug y test mediante ejecución paso a paso.
- Dominio de sentencias de selección (tipo «if»).
- Estructuras iterativas (tipo «while», pero a menudo «goto»).
- Uso de variables y operadores.
- Llamada a funciones.
- (En mucha menor medida) Uso de arrays, listas y objetos.
Pero estrictamente, solo en unos pocos realmente se llega a codificar, ya sea simplificando mediante bloques de código o con texto como en la vida real (12 y 13 casos, respectivamente). Así pues, la conclusión es que servirían en los primeros compases de una asignatura de iniciación a la programación, pero tampoco para empezar desde cero o como recurso auto-contenido. No por ello deja de ser un género muy interesante, ya sea para despertar el gusanillo por la programación, o para alguien a quién ya le va el tema y quiere un desafio. Como en todos los juegos, solo hay que buscar uno que tenga el nivel de dificultad adecuado.
Eso sí, en todos mucho «GOTO» siempre. No sé si Dijsktra estaría muy contento…
Joan Arnedo es profesor de los estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación en la UOC. Director académico del Máster Universitario en Diseño y Programación de Videojuegos e investigador del grupo GAME en el campo del uso de los juegos en el aprendizaje. Su experiencia se remonta a cuando los ordenadores MSX poblaban la Tierra…
¿Qué aprender para ser expert@ en desarrollo web?
Comenzaremos con una advertencia: la pregunta del título no es solo “la pregunta del millón de euros”: también es la pregunta del millón de respuestas, muchísimas de ellas correctas, ninguna perfecta, que sepa este autor (y director del Máster Universitario de Desarrollo de Sitios y Aplicaciones Web de la UOC).
A desarrollar para la web se puede llegar desde miles de campos: desde la ingeniería informática, desde el diseño, desde campos mixtos como la multimedia o, naturalmente, desde cero. Y se puede llegar a ello por el camino de la educación formal, en casi todos sus niveles —ciclos formativos, grados universitarios y posgrados y másters—, no formal —con los bootcamps a la cabeza— y desde el autoaprendizaje que, durante muchos años, fue la única manera, de hecho, de aprender a hacer webs. Y todas las vías han dado grandes desarrolladores web. Y todas han sido fuente de frustración para mucha gente.
En la UOC, como ya hemos apuntado, tenemos nuestra vía. Nació como posgrado hace ya unos años (¡en 2015!) y desde 2018 ofrecemos también el Máster Universitario de Desarrollo de Sitios y Aplicaciones Web.
The Web Developer Roadmap
Uno de los documentos a los que se suele llegar al intentar dar respuesta a nuestra “pregunta del millón” es el Web Developer Roadmap que creó en 2017 —y mantiene desde entonces— Kamran Ahmed, que lo presentó al mundo en este artículo en Medium de 2018 (que como podéis ver, ha sido actualizado múltiples veces desde entonces. Es una verdadera lástima que no existiera en 2015, porque habría sido un recurso maravilloso para diseñar aquel primer posgrado :-)).
De hecho, no se trata de un mapa, sino de varios. Hoy nos vamos a centrar en los dos principales: el de frontend y el de backend (simplificando mucho, podemos llamar “frontend” a lo que sucede en el navegador web y “backend” a lo que pasa en el servidor web, el ordenador que hay “al otro lado” cuando cargamos una página web).
¿Qué? ¿Les habéis echado un vistazo? ¿Abruman? Si, ¿verdad? Y es que hace veinte años la web era un medio muy limitado pero relativamente fácil de abarcar, mientras que hoy es extremadamente sofisticado… y prácticamente imposible de dominar.
Consejos para aprender desarrollo web
Una primera conclusión es que el desarrollo web da para toda una vida de aprendizaje: le dediquemos tres meses o tres años a comenzar nuestro camino, no nos va a quedar más remedio que seguir aprendiendo a lo largo de toda nuestra vida profesional, como en tantas otras carreras profesionales. Es una de las cosas que hace que el diseño y desarrollo web sean tan apasionantes… y tan frustrantes a veces.
Y la segunda conclusión es que hay que priorizar. Porque si tenemos que aprender HTML, CSS, JavaScript, cómo funciona internet, SEO, accesibilidad, cómo manipular el DOM, herramientas como sistemas de control de versiones, gestores de paquetes, preprocesadores o task runners, metodologías CSS, un framework JavaScript (y a lo mejor investigar alguno más), TypeScript, a crear progressive web apps, a trabajar con gestores de contenidos, algún lenguaje del lado del servidor (y… ¿cuál?), a administrar el servidor, gestión de bases de datos (¿relacionales? ¿no relacionales?), al menos rudimentos de seguridad, algo de sistemas distribuidos, creación de APIs…
No, esa lista del párrafo anterior no es completa. Hay muchas más cosas. Me he circunscrito a buena parte de lo que aparece en las últimas versiones de los developer roadmaps que os comentaba, que no incluyen algunas cosas esenciales. No aparecen, por ejemplo, la empatía, la capacidad de trabajar en equipo o documentar lo que se crea. Y creedme, son competencias esenciales. Y si quieres que tus aplicaciones web sean un verdadero éxito, alguien se va a tener que encargar del diseño gráfico. Y del de la interacción. Y de la experiencia de usuario. Se me ocurre, incluso (si se me permite la ironía), que mis compañeros de docencia en el Grado de ingeniería informática tendrían cosas a decir sobre la innegable importancia de las técnicas de la ingeniería del software.
Conozco a gente que domina de verdad dos o tres de esas tecnologías / herramientas / lenguajes… Puede que a alguno que más, incluso. Pero las meigas full stack que lo saben absolutamente todo del desarrollo web… quizá existan, no puedo negarlo, pero yo nunca he visto ninguna. Sí corren por ahí personas que merecen esa etiqueta de full stack, pero no porque lo sepan “todo de todo”, sino porque tienen el conocimiento básico de toda esa pila tecnológica que es la web actual, y así son capaces de montar una aplicación web completa. Y dominan con más profundidad al menos algunos de esos puntos, además. Muy pocas veces encontraréis un proyecto web que no implique el trabajo de un equipo de personas (insisto: saber colaborar es esencial, tanto con personas de tu mismo perfil profesional como de muchos otros que vas a encontrar por el camino).
El roadmap UOC
Todo esto nos devuelve a la pregunta inicial: ¿qué tengo que aprender si quiero ser desarrollador web? Aceptando la premisa de que no hay una respuesta única, veamos cuál es la “respuesta UOC” a la pregunta, si el tiempo que le podemos dedicar a ese aprendizaje es, aproximadamente, el de un Máster Universitario de Desarrollo de Sitios y Aplicaciones Web.
Lo primero que hay que hacer es documentarse, a través de los roadmaps, hablando con profesionales del campo o acudiendo a los múltiples eventos que giran alrededor del mundo del diseño y el desarrollo web, si se tiene la oportunidad (aquí es donde la pandemia ha puesto las cosas algo más fáciles, empujando al online a muchos de ellos). Felicidades a los lectores que han llegado hasta aquí: está claro que ya “están en ello”.
A partir de aquí hay una serie de fundamentos que quien escribe no considera negociables (desafortunadamente, queda una parte de la industria que sí): la web es, en su base, HTML y CSS. Y no conocer con solidez ambos lenguajes no hace más que provocar problemas, de accesibilidad, por ejemplo, pero también de centenares de líneas de código JavaScript innecesarias, difíciles de mantener y de notable impacto sobre el rendimiento.
El HTML es relativamente compacto y rápido de aprender. El CSS, por su lado, sin ser difícil —de hecho, se ha vuelto mucho más fácil y potente a la vez en los últimos años— evoluciona a la velocidad de la luz y ha dado lugar a un impresionante ecosistema de metodologías y herramientas, por lo que es muy conveniente dedicarle un buen esfuerzo inicial, pero también reservar tiempo periódicamente para repasar las novedades que sin duda llegarán en el futuro. En el marco de nuestro máster, esto significa que dedicamos tres asignaturas a estos menesteres. Y desde el respeto absoluto a otras maneras de atacar el aprendizaje de la creación web, se me hacen muy extrañas las ofertas que le dedican menos espacio.
A partir de aquí, uno debe decidir si quiere centrarse en el desarrollo o en otros campos: ya decíamos antes que el diseño es una pata esencial de la web, tanto en lo que respecta a lo gráfico como a la interacción y la experiencia de usuario. Si lo que queremos es desarrollar lo siguiente será decidir si nos atrae más el frontend o el backend (siendo conscientes que uno no existe sin el otro, de la misma forma que diseño y desarrollo no pueden representar dos mundos incomunicados entre sí).
En la UOC, a la hora de diseñar el Máster universitario de Desarrollo de Sitios y Aplicaciones Web apostamos por el desarrollo (qué sorpresa), pero sin olvidar que el diseño está ahí, y nos inclinamos más por el front que por el back. Así, le dedicamos una asignatura al diseño, con la que pretendemos que nuestros futuros egresados puedan integrarse en equipos multidisciplinares sin parecer el estereotípico “informático nerd” del imaginario popular y luego un total de tres asignaturas al desarrollo propiamente dicho: una a la parte del back y las tres restantes al front.
Apuesta por el desarrollo frontend
El desarrollo frontend, de nuevo, plantea múltiples vías. La primera, que de nuevo me parece no negociable, es la de si es necesario dominar JavaScript antes de ponerse con alguno de los frameworks cuyos nombres aparecen en todas las ofertas de trabajo: Angular y React, pero también probablemente Vue o Svelte, serán los que suenen a quien haya llegado a este texto buscando información. La respuesta es un rotundo sí. Los frameworks nacen y cambian casi a diario. JavaScript (y su hermanastro TypeScript) también evolucionan —hasta el punto de que hoy en día ambos, y TypeScript especialmente, son lenguajes muy apreciados por quienes lo usan en su día a día (en la Developer Survey de 2020 de Stack Overflow TypeScript era el segundo lenguaje en el ranking, y JavaScript mejora su nota año tras año, pero de manera más reposada) y, lo que es más importante, nada nos permite pensar que vayan a dejar de ser el fundamento de esos frameworks. Solo un dominio sólido de JS/TS nos permitirá en el futuro saltar de un framework a otro cuando, inevitablemente, sea necesario.
Y la siguiente elección, claro, es la del framework. Aquí me permito dar una respuesta, pero la discusión es rica y hay muchas posibles buenas respuestas. En el diseño del máster consideramos la implantación en el mercado de cada uno de ellos, pero también otros aspectos, entre los que destacaré la curva de aprendizaje, un aspecto de importancia esencial especialmente al lanzarnos por primera vez. Y optamos por Angular por su compromiso de los factores estudiados. ¿Habría sido mejor React? ¿O tal vez Vue? ¿O será la respuesta un framework que todavía es poco conocido? Como el lector, y como todo el sector, es una pregunta que nos replanteamos periódicamente para ofrecer a nuestros potenciales estudiantes el mejor camino. A octubre de 2020, nuestra respuesta a la pregunta sigue siendo Angular, pero en el futuro nada nos impedirá saltar a algún otro (u otros, incluso, si creemos que es mejor tratar un par de ellos que exprimir a fondo uno solo) cuando se den los cambios adecuados en el mercado.
Y me he dejado para el final el que quizás sea el factor más importante para hacerse un hueco en esta industria. Y es que a los empleadores les gusta poder ver el trabajo de los candidatos, especialmente de aquellos que no tienen un recorrido en la industria. Y es por ello que es vital el Trabajo Final de Máster, un espacio en el que el ya-casi-desarrollador podrá poner hilo a la aguja y crear, con la supervisión de un experto, su propio proyecto, la estrella del portafolio que le convertirá en un profesional para uno de los campos con más demanda en la actualidad. Este punto final es otro en el que me parece que hay poco o ningún margen para la discusión: es vital atacar el proyecto con toda la dedicación posible y producir un entregable que poder enseñar con orgullo.
Hasta aquí estas recomendaciones fuertemente “opinionadas” (si se me permite el abuso lingüístico) sobre los itinerarios para llegar al mundo del desarrollo web. Aunque si habéis llegado hasta aquí, ya estáis dentro: ¡bienvenid@s!