Soy Max
Bueno, ya son las 02:11.
03:11.
Bienvenidos a todos.
Si os acabáis de venir a esta conferencia sobre
que el desarrollo cuenta.
Tania.
Tiene algo que decir antes de que empecemos.
No? Vale, perfecto.
Bueno, me gustaría daros la bienvenida a esta última sesión
de la conferencia de prensa.
Y tal y como se anunciaba
tenía que estar con nosotras.
Es la fundadora y CEO de We All Cant.
Pero por desgracia, no podrá estar con nosotras
porque le ha surgido un problema de última hora.
Es un problema de huso horario.
Ha habido una confusión.
Así que
incluso en una conferencia de datos, podemos equivocarnos con los datos
es importante hacer las preguntas correctas.
Presento al resto de panelistas que sí que estarán con nosotros.
Tenemos a Will Sayers que hablará primero.
En su lista.
Will dice que empezó a jugar con su micrófono de la BBC
cuando tenía siete años y esto le hizo estar interesado
en la programación y especialmente en la inteligencia artificial.
Mientras estudió en la universidad
más adelante, lo que le llevó a hacer un doctorado
y a aplicar
la optimización de la ingeniería a los problemas de ingeniería.
Y ahora es el encargado del curso
de un máster en Ciencias de Datos que acaba de empezar aquí
en la Universidad de Gloster Schaeffer,
Después de él hablará Miguel Ángel Sicilia Urban.
Espero haber acertado en la pronunciación.
Miguel
Miguel procede de Madrid, en España
tiene un grado en ciencias de la computación.
Ha trabajado impartiendo clases y también para muchas empresas de
El mundo de la informática y ahora tiene un doctorado en Ciencias
Computacionales e imparte clases en la Universidad de Alcalá de Henares
y también de forma virtual en la Universidad de Cataluña.
Por último, tenemos con nosotros a Iñaki, que tiene un doctorado
en el Instituto de la U.C.I.
Es el tema de esta última sesión,
es comentar algunas de las problemas con la revolución de datos.
Y ahora pasemos a la simple creaciones a la hora de enseñar
las habilidades de datos, las data skills,
que es una de las cosas en las que se han centrado mucho el proyecto de
destacarnos de los datos cuentan.
Quiero saber si hemos aprendido las lecciones los panelistas
y creo que si os quedáis hasta el final sabréis
un poquito más sobre el material y los productos de este proyecto.
Vamos a empezar con Will, si te parece.
Will, estás listo?
Sí. Hola, muchas gracias.
Kenny por esta introducción
ya Sí.
Pues pensando en la revolución de datos
y en las implicaciones
que tiene a la hora de enseñar las que sea de clase.
Diré que, como comienzo, hemos empezado un máster,
como ha dicho Kenny, y tenemos dos cursos de EM
y uno que es de nivel seis de prácticas de ciencias de datos
y el otro es un grado en inteligencia artificial
aplicada que abarcan ámbitos parecidos.
Los tres cursos están ambientados dentro de la tecnología de juegos
en esta universidad lo que nos da acceso a unos buenos ordenadores.
Y yo he empezado a dar clase
en estos temas de datos después de la revolución de datos.
Una vez que ya había comenzado, porque yo creo que comenzó, pues no sé,
el aprendizaje profundo empezó en 2011 2012 cuando fue cogiendo ritmo
y luego empezó a pasar un poco más a la conciencia pública en torno a 2015.
Y yo llevo mucho tiempo trabajando en este ámbito.
Llevo algo más de tiempo porque desarrollé
un sistema de este tipo durante mi.
Estancia.
En mis estudios y uno de los cambios que he visto más recientemente en
la educación es que la gente cada vez es más consciente
de los problemas éticos
He oído que alguno ya lo ha comentado y.
Ha escuchado que el anterior ponente ha hablado ya de esto.
Y bueno,
y creo que hay que tener en cuenta cómo gestionamos o cómo analizamos
los datos.
Y esto va más allá de ser una persona decente o no,
esto incluye los requisitos
legales, entre otras cosas.
Eso es algo que hemos incluido en nuestros cursos
y yo sé que hay muchos cursos y muchas universidades en el mundo.
Y también por lo que yo he visto en los cursos
a los que yo he trabajado los últimos años también están
empezando a tener en cuenta incluir estos temas
y eso es algo positivo, por supuesto, pero siempre podemos seguir
y hacer más todavía.
Entonces también hemos cambiado la forma en la
que enseñamos las cosas
que hemos tratado de
bueno, por lo menos en mi ámbito.
Ya no estamos haciendo tantas de tantas clases y presentaciones
muy largas.
Estamos comparándolo también con clases prácticas.
También estamos empezando a hacer sesiones de veinte o treinta sesiones
de clase de teoría, seguido de algo, una clase más práctica.
El objetivo de todo esto es que aprendan mejor, porque a veces
hay ciertas cosas que son difíciles de digerir, de aprender.
Entonces hemos cambiado un poquito nuestro método de enseñanza
y creo que esto también ha influido y esto también
ha supuesto un gran cambio.
En. Y con quien está trabajando
o con quien ha estado colaborando, que está enseñando.
Pues bien, para mí lo que hace muy interesante de empezar con MSC
es que se ha diseñado como curso de conversión
para, por ejemplo, las personas que no tienen mucha experiencia en
la ciencia informática o Internet artificial o big data.
Es que es interesante ver que tenemos a muchos estudiantes
de muchos diferentes contextos y con diferentes experiencias,
y esto cada vez es más frecuente, es bastante más común
Igual hay ciertas cosas que no son imprescindibles,
pero sí que hay algunas cosas que son importantes o útiles.
Cuando vamos a trabajar en la ciencia de datos
y que
sí que suele ser necesario trabajar con gente que entienda
de los datos de los grupos de datos que estamos trabajando.
Entonces la ventaja de la ventaja,
trabajar con Ana y que viene de otro contexto.
Es. Que si que pueden tener,
pueden tener otro punto de vista más interesante.
También pueden aportarnos cosas muy interesantes.
Consejos de nadie.
No hay que infravalorar todos los conocimientos
que nos pueden aportar de estas personas, de otros
campos, de experiencias,
Y ahora quería hablar un poquito sobre el impacto de la pandemia.
Para terminar,
y creo que para nosotros
el teletrabajo y dar clases por videoconferencia ha sido
no ha sido
un cambio muy radical para nosotros, porque ya habíamos implementado
este modo de enseñanza antes de la pandemia,
pero ha sido interesante.
Ha sido muy positivo ver lo bien que lo han recibido
los estudiantes este tipo de clases online.
Yo sé que hay algunos que prefieren volver a las clases,
otros que les prefieren online
pero creo que
creo que todavía no hemos llegado al punto en el que las teclas,
las videoconferencias o todo en la enseñanza online
pueda reemplazar totalmente a las clases presenciales.
Creo que todavía no estamos en ese punto
Entonces eso era lo que quería decir
Genial, Will, muchísimas gracias.
En la continuación tenemos a Miguel Ángel.
Que habla.
Muy bien.
Puedo compartir unas diapositivas y por supuesto.
Son ideas que adquirí ayer.
Sin maestro.
No pueden ver mis diapositivas.
Ahora sí.
Genial. Javier.
Muy bueno.
Muy bien.
Muchas gracias por haberme invitado.
Voy a ser muy breve. Más de 200 años.
Yo también soy el director del máster
de la casa de mi universidad, la Universidad de Alcalá.
Y bueno, les quería hablar un poquito sobre los resultados y las visiones.
Este proyecto.
Que. Etiquetas emprender, entrepreneurship show business.
Está orientado para emprendedores y que directores de empresas,
entonces no es tanto en tanto orientado a alumnos.
Un curso universidad
es más para gente que está allá.
Mentira en ese en ese mundo.
Y diversificarse.
Entonces no es un curso de universidad
normal.
Es contextual
y university.
Entonces vemos que los estudiantes en otro contexto
quieren universidades y aquí podemos ver nuestro punto de partida.
El canvas
estándar
en Old
School Across the global.
Hemos visto nuestro sistema, es
Es algo bastante común.
Ahora todo el mundo forma parte de una startup. También
se el país donde esa enseñanza.
Básicamente tratamos de
todas las cosas importantes para un emprendedor en un mismo curso
para aplicarlo en el mundo profesional.
Está muy lejos.
Por ejemplo, si un emprendedor quiere iniciar una empresa relacionada
con el mundo de los datos del Big Data.
Canvas,
Schools de Australia, los conocemos.
Y sabemos que en algún punto en este proceso
tienen ciertos problemas con los conceptos.
Y esto se debe a que, por ejemplo, un emprendedor no tiene por qué
entender qué es la ciencia de datos, que es el big data.
Con el.
Entonces, este curso está orientado para estas personas
Entonces nuestro proyecto tenía el objetivo de
cerrar esa brecha,
de unir el mundo de los negocios
con el mundo de los datos y del Big Data.
Y este es el resultado
final de nuestro proyecto y de todos nosotros
en estas fases.
Cuando hay ideas de terceros, los cambios.
Entonces la idea es que los emprendedores vienen con una idea
y un concepto de una empresa y les hallamos,
les ayudamos a desarrollarlo.
Se van a analítica más.
Y luego pasamos más bien a centrarnos en él,
al análisis del del proyecto.
Desde
cuándo?
Y luego vemos los diferentes, los diferentes resultados,
los diferentes opciones que tienen estos emprendedores.
Sobre el que les hace la propuesta de cual.
Y luego nos centramos en su producto, ya sea si hay algún prototipo,
como qué es lo que a su producto o lo que sea. O.
Nos fijamos en otros aspectos como el análisis de los datos,
los recursos, digamos, el precio de los datos, por supuesto.
Al final no es una colapsamos.
Entonces a veces es difícil hacer estimaciones
del uso de los datos y cuánto van a necesitar tener la nube. De.
Servicios para descartar todos estos aspectos.
Con esto todo explicamos, con todo esto y este básicamente
es el concepto que tenemos, entonces estos son los escudos.
Entonces hemos cogido un modelo
de las escuelas de negocio y le hemos adaptado al mundo
de las empresas, de los DAP, de datos de Big Data.
Y para daros una idea de
qué es lo que es lo que hacemos
o que no los tenemos.
Aquí podemos ver
aquí podemos ver un ejemplo.
Es lo que lleva implícito el framework.
Y esto lo estamos poniendo en un mismo marco.
Machine learning, destaques eso
al nivel del diferente.
Y con esto ayudamos a nuestros alumnos a entender
estos conceptos, a desarrollar sus negocios, los negocios.
Y también aquí
esto está relacionado con la ética de los datos.
También os enseñamos todo esto y efectos negativos.
Recursos, etcétera limitaciones.
Entonces
Canvas en Suiza.
Ayudamos a.
Ver a.
Estos emprendedores que carecen de los conocimientos
específicos de un científico de datos.
Es importante
que tengan un mínimo de conocimiento para poder tomar decisiones
en este negocio y luego, más adelante ya contratarán
un experto en ciencias de datos. Y eso es lo que quería explicaros.
Muchísimas gracias
Genial!
Muchísimas gracias Miguel, te quería preguntar
has hablar sobre el material que está disponible online.
No sé si podrías compartirlo en el chat
para todos nosotros, pues podrías compartir el enlace al programa.
Yo útil de WordPress. Right no.
Sé. Claro, lo voy a escribir en el chat ahora mismo.
Muchísimas gracias. Genial.
Vale, hoy os acabo de pasar.
Vale. Muchas gracias.
Gracias.
Ok, next.
Vale.
Reichel.
Quieres decir algo?
No? Si no, te iba a decir que estabas en un puesto.
Vale. Vale.
Bueno, muchísimas gracias.
Muy bien, pues nuestro siguiente y último ponente va a ser Iñaki.
Oscar, Iñaki.
Tienes cinco minutos para presentarte.
Muchísimas gracias.
Hola a todos.
Muy bien.
Como ya he dicho, tenéis el codirector del Máster
en Ciencias Sociales Computacionales, la Universidad Carlos Tercero,
y voy a hablaros sobre nuestra experiencia
con las entidades de datos en la impartición de
los datos de nuestra felicidad.
Y quería hablar un poquito sobre esto,
lo que nos ha llevado hasta hacer este máster.
Empezamos en septiembre de este año y por qué
hemos hecho máster en Ciencias Sociales Computacionales
Pues bien, como ya os he dicho, la integración
de la tecnología y de los datos
ha hecho que haya una cantidad ingente de datos disponibles hoy en día.
Y ahora mismo todo el mundo está pensando también en redes sociales.
Pero yo diría que hoy en día 1/2 de nuestras vidas
transcurren online.
Por ejemplo, estamos haciendo ahora mismo
está transcurriendo online y todo esto deja un rastro de dudas.
Entonces, el Big Data, así
como el medio más maldita, está aquí, cada vez más relevancia
en todas las los sectores
Al principio teníamos diferendos diferentes
ámbitos, teníamos la estadística o ciencias computacionales.
Entonces todo esto básicamente
se inventó para trabajar con la maleta.
Matemática.
Y estaba todo muy orientado hacia las matemáticas.
Dos Todo depende
mucho de los resultados matemáticos para poder trabajar con estos
small data.
Y luego
apareció en las ciencias computacionales
empezó a poner los ordenadores en el internet y muchísimo.
Cada vez había más datos
y nuevas herramientas que ya no requerían
estos métodos robustos matemáticos.
Simplemente con un ordenador podíamos desarrollar todos estos procesos
con un ordenador y con el.
Con el paso del tiempo.
Obviamente.
En la universidad que tenemos esta estructura dividida
tenemos un departamento de estadística estadística y de estudios
computacionales que son totalmente individuales y separados.
Todavía mantenemos estas estructuras distintas.
Pero ahora hemos.
Hemos empezado a converger
hacia las ciencias con ciencias de datos Statistics.
Los primeros científicos de datos eran como expertos en estadística,
que eran expertos en ingeniería, en citas conversacionales
o en ingeniería, ingenieros computacionales o
que habían pasado a ser estadísticos.
Entonces, nuestra universidad en la Carlos Tercero
hemos empezado a cerrar esta brecha
hace unos pocos años.
Ahora, por ejemplo, la tenemos un grado en ciencias de datos.
Es bastante nuevo este máster.
Yo creo que
de hecho este año estaremos haciendo nuestro primer curso.
Así que en este grado
ayudamos a crear perfiles dentro de
ese perfil, dentro de esa intersección.
Entonces 1/2 de 1/2
del Science queremos que tengan efecto tanto
en ciencias computacionales como estadística.
AB Acá.
Y bueno, también tenemos un par de.
Llevamos ya con un par de másters de hace años
sobre Big Data y Estadística
Uno está muy orientado hacia el aspecto más matemático,
mientras que el otro máster está para más sobre el lado computacional.
Pero los dos están orientados más
en los perfiles de de arte técnico.
Esto me quiere decir de matemáticas e
ingeniería, porque
la matemática también se considera como STEM,
pero no exactamente lo mismo
Luego tenemos otra rama que es las ciencias sociales
y un experto en
lo que se centra en captar patrones,
como por ejemplo está relacionado con la topología. En.
Ciencias políticas. Etc.
pero en España por lo menos las
las ciencias sociales ha sido muy cualitativo.
Entonces hay otra brecha aquí y hemos empezado a cerrar esta brecha
en cuanto a la estadística y las ciencias computacionales,
pero ahora nos falta otro más por superar, ya que tenemos los
científicos sociales, que igual si que tienen algo de experiencia
en estadística, en su trabajo con las maletas,
pero igual no tienen acceso a el del
el detalle del big data que está disponible online hoy en día.
Entonces nuestra idea también era cerrar esta brecha
y hay muchos países en todo el mundo.
Ya hemos visto que hay diferentes másters.
Por ejemplo, en Europa han surgido diferentes másters en este ámbito,
así como en Estados Unidos
pero en España no había nada, no había ninguno hasta entonces.
Por eso queríamos solventar esta necesidad con un nuevo máster
en Ciencias Sociales Computacionales.
Y en Ciencias Computacionales,
por supuesto, había muchos, pero
no había nada en España
que sea combinados, combinados, sociales, computacionales.
Entonces queríamos centrarnos
en este otro aspecto de este balance
en todas las ciencias sociales y en computacionales.
Entonces, aquí nos centramos en los datos digitales,
las técnicas computacionales
entonces todos los tipos de Big Data, maldita vaina.
Entonces los científicos de datos siguen siendo los
que tienen conocimientos técnicos estadística y en computación.
Pero cuando tenemos un grupo
interdisciplinario acá.
Necesitamos un.
Contexto, trasfondo en común.
Experto, no?
Porque es importante que si, que
sepan qué posibilidades tienen
y entonces es importante este.
Es importante que tengan un máster como este de Pandémica.
Y bien, en cuanto a la pandemia.
Hemos tenido una experiencia
parecida, una especie parecida al que la que ha tenido William
básicamente nos pilló por sorpresa
Entonces hemos estado
luchando, gestionando la pandemia,
la mejor que hemos pedido y ha habido
sentimientos encontrados y hemos tenido que ajustar
nuestra metodología a los nuevos métodos online.
Hacen
Muchísimas gracias y gracias por haberte ceñido al tiempo.
Muchas, muchas gracias.
Muchas gracias a los tres ponentes.