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

El año pasado hicimos la primera edición del MOOC de Business Intelligence. Este año hemos vuelto a la carga, con más fuerzas y ánimos si cabe, y de nuevo con la plataforma líder en castellano, MiriadaX. De la experiencia del año anterior aprendimos muchas cosas y ajustamos el MOOC añadiendo contenidos e incluso añadiendo itinerarios opcionales. Esta vez han sido siete semanas en las que hemos participado estudiantes y docentes compartiendo conocimiento y experiencias. Descargar (PDF, 247KB) GRAFICA: Resultados del MOOC de Business Intelligence y Big Data (2ª edición, 2016). En esta segunda edición hemos mantenido la mayoría de contenidos de la primera edición, pero también hemos actualizado algunos que habían sufrido cambios sustanciales durante este año (como por ejemplo, los sistemas de Open Source Business Intelligence). Además, hemos añadido un capítulo entero dedicado a los sistemas de Big Data y a las bases de datos NoSQL. Esta última parte coincide con el despliegue de una nueva rama de especialización dentro del Máster de Business Intelligence y Big Data que ofreceremos a partir de septiembre de 2016. Hemos incluido también un taller de R opcional para permitir, a los estudiantes que lo desearon, aplicar los conceptos de Business Analytics explicados en la teoría. Esto ha permito que los estudiantes con un perfil más técnico hayan podido profundizar en los conocimientos adquiridos, al mismo tiempo que practicaban con el lenguaje R, mientras que no ha supuesto un impedimento para los estudiantes con menos conocimientos técnicos o de programación. En la gráfica de hoy encontraréis los principales datos de seguimiento del curso. De nuevo, y dentro de la moderación que toca,...

Guía para elegir el sistema operativo de tu ordenador: ¿Windows, OS X o Linux?

Al comprar un nuevo ordenador, hay algunas decisiones muy importantes que nos tenemos que plantear. Por ejemplo, ¿qué tipo de equipo necesitamos? Dependiendo de nuestras necesidades (precio, portabilidad, potencia, tamaño de pantalla, …), nos puede interesar un ordenador de escritorio, un portátil o incluso una tableta. Otra decisión muy importante es el sistema operativo del nuevo ordenador. En esta comparativa, nos centraremos en portátiles y equipos de escritorio, considerando tres alternativas: Windows, OS X (Mac) y GNU/Linux. En concreto, en esta comparativa consideramos Windows 10, OS X 10.11 El Capitan y Ubuntu 14.04.4. Hay que tener en cuenta que en este escenario estamos descartando de entrada algunas alternativas más portables, como los portátiles con Chrome OS (Chromebooks) o los híbridos entre tableta y portátil con sistema operativo Android (como Pixel C) o iOS (iPads con teclado incorporado). Precio OS X y Linux son gratuitos, mientras que Windows 10 sólo es gratuito si se actualiza desde una versión anterior de Windows. En el caso de nuevos equipos, Windows 10 tiene un coste a partir de 135€ para la versión “Home” o 279€ para la versión “Pro”. Este coste puede estar “oculto” o no en el precio del ordenador, aunque si es así al final se acaba pagando de una forma u otra (por ejemplo, a cambio de bloatware). Por otro lado, en el caso de Linux están incluidas las herramientas y servicios para mantener un servidor. Estas herramientas para servidores también están disponibles para OS X y Windows, pero con versiones de pago. Sin embargo, a la hora de discutir el precio del sistema operativo es necesario tener en cuenta otros elementos: El precio del hardware: OS X...

Libros de Business Intelligence de la Editorial UOC

Las publicaciones en castellano en materia de Inteligencia de Negocios y Big Data han sido escasas hasta hace poco, en general traducciones de mayor o menor calidad de libros en inglés. Tampoco han sido muy leídos. Son una excepción algunos textos clásicos de Thomas Davenport (por ejemplo, Competing on Analytics), toda la serie del Cuadro de Mando Integral de Kaplan y Norton, reeditados y reimpresos con frecuencia, y el best seller de Big Data, Big Data: La Revolución de los Datos Masivos, de Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier. Usamos los tres en nuestro Máster de Business Intelligence y Big Data, como complemento de los materiales docentes propios. A medida que esta disciplina o conjunto de disciplinas han ido ocupando un espacio central en el mundo de la informática y de los negocios, hasta el punto de alcanzar niveles inverosímiles de interés, adopción, inversiones y salarios, también lo han hecho las publicaciones, que ahora se producen también en castellano. La web en español de Amazon da 118 referencias, aunque algunas son repetidas o no tienen que ver con la cosa. El libro de nuestro colaborador Josep Curto, Introducción al Business Intelligence, se ha convertido ya en un clásico, después de muchas reimpresiones, y es la primera referencia en castellano en Google. ¡Enhorabuena! Josep ha entregado ya una segunda edición, actualizada, que estará disponible en los próximos meses. La editorial de la UOC se ha unido a esta tendencia y al compromiso que tenemos con la docencia y la investigación en este ámbito, con varias publicaciones recientes y otras que están de camino. Algunas provienen de los materiales de enseñanza, adaptados al propósito editorial, y otras son...

Nuevo MOOC de Inteligencia de Negocio y Big Data

Pronto hará un año de nuestra primera experiencia impartiendo un MOOC de Business Intelligence dentro de la Plataforma MiriadaX, líder en lengua castellana. La consideramos un éxito, con casi 20000 inscritos de más de 50 países en todo el mundo y un nivel de seguimiento y superación de casi el 17%. Aunque nos sirvieron 20 años de experiencia en la educación en línea, el MOOC nos fue útil para nuestro aprendizaje de un entorno diferente en una plataforma que no es la nuestra y de volúmenes y diversidades culturales, formativas y de exigencia en los que no habíamos trabajado antes. El tamaño, definitivamente, importa. Nos sirvió también para mostrar nuestro enfoque, maneras de trabajar y algunos contenidos entre comunidades que no nos conocían y para crear recursos y experimentar modelos de docencia que luego nos han sido útiles en nuestros programas de Inteligencia de Negocio y Big Data. España es el país de Europa que produce un mayor número de MOOCs y la comunidad castellano parlante es especialmente intensiva en su consumo. Según el informe de la Universidad Pompeu Fabra, en Latinoamérica los estudiantes son más jóvenes, comprometidos y utilizan los MOOC para complementar o sustituir su formación universitaria. En Europa son de más edad, profesionales en activo que usan el MOOC para actualizar sus capacidades o para introducirse en ámbitos de conocimiento nuevos de una forma rápida. A todos les une el placer y la curiosidad de aprender, sin restricciones, sin horarios, sin fronteras; y sin coste, pero con esfuerzo. Esta nueva edición no es una copia de la anterior. Creo que no nos sale copiarnos a nosotros...

De reconocer escenas a reconocer objetos

Uno de los temas en los que estamos trabajando con el grupo de Visión por Computador del Massachusetts Institute of Technology (MIT) es el reconocimiento de escenas. Concretamente enseñamos a las máquinas a reconocer espacios, como por ejemplo dormitorios, cocinas, restaurantes, playas, bosques, etc a partir de fotografías. Para ello les proporcionamos datos para el aprendizaje como los véis en la Figura 1. Recientemente hemos entrenado un sistema para hacer reconocimiento de escenas que ha resultado ser mucho más fiable que los sistemas que existían anteriormente. Lo más sorprendente, sin embargo, fue descubrir por qué reconocía tan bien las escenas. La explicación és que al aprender a reconocer escenas había descubierto que algunos objetos le daban mucha información. Por ejemplo, el sistema se dio cuenta de que en las habitaciones hay camas, en los salones hay sofás y teles, y en los bosques hay árboles. Y lo que hizo fue crear automáticamente modelos para detectar estos objetos que le resultaban altamente informativos. De hecho el sistema está haciendo algo muy parecido a lo que hace nuestro sistema visual: primero reconoce componentes visuales básicas (lineas, colores, texturas), luego las combina para poder reconocer los objetos que hay en la imagen y, finalmente, usa los objetos para reconocer la categoría de la escena. Si tenéis curiosidad podéis testear el sistema vosotros mismos con la demo que tenemos online. Lo destacable es lo competitivo que es el sistema a la hora de detectar objetos a pesar de no haber tenido ningún tipo de supervisión para ello (la única información que se le proporcionó para el aprendizaje fue la categoría de la escena...

Biblias de la Informática

El Día Internacional del Libro (Sant Jordi para los amigos) es una buena oportunidad para repasar algunos libros de referencia en el ámbito informático. Hablamos de “Biblias”, en plural, porque a pesar de su juventud, la Informática es tan amplia que no puede cubrirse con un solo tomo… a pesar de que algunos autores parezcan afectados por el síndrome Tolkien–Martin.   A continuación os pasamos la lista de libros de referencia por ámbito temático. Como curiosidad, veréis que algunos autores (Aho y Tanembaum, por ejemplo) aparecen con bastante frecuencia: Ámbito Autor Título Programación / Algorítmica Donald Knuth The Art of Computer Programming Niklaus Wirth Algoritmos + Estructuras de Datos = Programas Thomas H. Cormen,Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest,Clifford Stein Introduction to Algorithms Alfred V. Aho, Jeffrey D. Ullman, John E. Hopcroft Data Structures and Algorithms Lenguajes de programación Brian Kernighan, Dennis Ritchie El lenguaje de programación C Sistemas operativos Andrew S. Tanembaum Modern Operating Systems Maurice J. Bach The Design of the UNIX Operating System Daniel P. Bovet, Marco Cesati Understanding the Linux Kernel Redes Andrew S. Tanembaum Computer Networks William Stallings Wireless Communication and Networks Arquitectura de computadores John L. Hennessy, David A. Patterson Architecture: A Quantitative Approach Inteligencia artificial Stuart Russel, Peter Norvig Inteligencia artificial, un enfoque moderno Informática teórica Alfred V. Aho, Jeffrey D. Ullman, John E. Hopcroft Introduction to Automata and Language Theory Michael R. Garey, David S. Johnson Computers and Intractability Bases de datos C. J. Date An Introduction to Database Systems Cálculo científico William H. Press, Brian P. Flannery, Saul A. Teukolsky, William T. Vetterling Numerical Recipes in C Compiladores Alfred V....