MOOC BI y Big Data: a la cuarta va la vencida

Comentábamos el año pasado que no hay dos sin tres. Y este año decimos que a la cuarta va la vencida. Así que ¡volvemos con la cuarta edición del MOOC “Introducción al Business Intelligence y Big Data“! Durante los últimos tres años hemos adquirido una buena experiencia en el ámbito de los MOOCS a través de la plataforma MiriadaX, que ya comentamos en su momento aquí y aquí. Teniendo en cuenta la gran aceptación de las anteriores ediciones y la gran cantidad de personas que no pudieron realizar anteriores ediciones hemos decido repetirlo una vez más. Este MOOC, como su título indica, es inteligencia de negocio y Big Data, competencias que llevamos formando desde hace más de una década y que son absolutamente cruciales en la actualidad para trabajar y gestionar escenarios VUCA y en el que es necesario convertirse en una organización orientada al dato, como hemos comentado más de una vez (1 y 2). Hemos preparado un vídeo para presentar esta edición: Tras tres ediciones el interés ha sido fenomenal: más de 42.600 personas interesadas en las tres ediciones y casi 9.800 estudiantes que terminaron con éxito su correspondiente edición. Hemos aprendido mucho en estas tres ediciones. Lo hemos comentado en detalle aquí, aquí y aquí. Para esta cuarta edición hemos mantenido la misma estructura que en la tercera edición y sólo algunos pequeñas correcciones aquí y allá. El curso tiene una introducción donde explicamos los objetivos y capacidades, la estructura del programa y la metodología y claves para un seguimiento efectivo y se desarrolla durante un mes a través de cinco módulos docentes: Introducción al BI. Es un módulo conceptual de presentación de los sistemas de Inteligencia de Negocio, sus usos...

Big Data Software Engineer

BioInformatics Barcelona tiene actualmente una vacante como Big Data Software Engineer en la Unidad de Análisis del Centro Nacional de Análisis Genómico, para participar en el desarrollo de tareas para la plataforma RD-Connect. Fecha límite de inscripción : 17 diciembre 2017 Podéis consultar todos los detalles de la oferta aquí....

Plataformas y ecosistemas en BI, BA, Big Data y Data Science

No es la primera vez que hablamos sobre ecosistemas y plataformas, de hecho el interés viene de lejos. Últimas noticias de las anteriores semanas nos hacen volver a poner la atención en este punto. De hecho un par. Por un lado, la reciente compra de Fast Forward Labs por parte de Cloudera para reforzar su línea de Data Science (fundamentada en otra adquisición – Sense Platform – en 2016). Por otro, la disponibilidad de un nuevo backend para MongoDB llamado Stitch, que buscar facilitar la integración de la base de datos en desarrollos y aplicaciones. Como ya sabemos, en los últimos años las tecnologías para capturar, almacenar, procesar, analizar y visualizar datos tiene un marcado acento open source. Existen múltiples componentes alrededor de Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink o MongoDB, por nombrar algunas. Aunque existen tantas que es complicado seguir la pista a como evoluciona tantos actores. Un buen intento es el Big Data Landscape. Escoger la mejor plataforma de datos, se convierte en una tarea titánica y es natural que surjan plataformas integradas (y empresas que den soporte a dichas plataformas) como las conocidas Hortonworks, Cloudera, Data Artisans o Databricks. ¿Hacía dónde se dirigen estas plataformas? En anteriores movimientos de mercados, vimos cómo los proveedores de mercado complementaron su solución incluyendo módulos de analítica de negocio (proporcionando análisis basados en parámetros). Por lo que emergieron las plataformas combinando módulos de inteligencia y analítica de negocio. En esta etapa los últimos movimientos del mercado nos ofrecen otro panorama. Los fabricantes de plataformas empresariales de negocio están interesado en capitalizar el movimiento de Data Science, e integran componentes de Machine Learning, entornos de trabajos flexibles (basados en Jupyter, Apache Zeppelin o similares) e incluso fichando equipos para ofrecer servicios profesionales. Cloudera no han sido los primeros (por ejemplo, ya...

Ética de los Big Data: un libro necesario

Se ha publicado en la interesante colección de Tecnología de la editorial de la UOC, que dirige mi colega Toni Pérez, el «manual» Una ética para Big Data: Introducción a la ética de datos masivos, de Rosa Colmenarejo, profesora de la Universidad Loyola de Andalucía y colaboradora de la UOC, ingeniera, antropóloga y filósofa. En su origen, procede de materiales de nuestros programas de Inteligencia de Negocio y Data Science, trabajados con Montse Serra. Ahora estamos ante un librito urgente, necesario y prometedor, que no puedo dejar de recomendar. Urgente El conjunto de los problemas y dilemas éticos que afrontamos los directivos, usuarios, técnicos, analistas, estudiantes y docentes, que trabajamos con datos masivos, y los ciudadanos que cedemos, con mayor o menor consentimiento, nuestros datos a casi cualquiera, o que estamos expuestos a la vigilancia de otros que desconocemos, afectan como mínimo, ya lo sabíamos, a la identidad, la privacidad, la propiedad y la reputación. Pero eso quiere decir también y en sentido más amplio que impactan a la autonomía, la dignidad y la solidaridad –o sea, a todo lo que nos hace humanos: poca broma. Estas tecnologías diluyen la separación entre el espacio privado y el espacio público, la identidad online y la identidad offline, lo individual y lo colectivo, lo local y lo global, la propiedad y la pertenencia. Sólo levantar esta consciencia y dirigirse a ese estupor entre nuestros estudiantes y profesores y entre un público más amplio merece aplauso. Colmenarejo lo hace con tranquilidad, documentación, reflexión y rigor. La autora nos introduce en los conceptos básicos que han formado la filosofía de la sociedad y la ética,...