Quería preguntarle a Will y a Miguel
que volvieran a encender sus cámaras
Y ahora podemos dar la oportunidad de a unas preguntas.
Vale. Para alguna del público?
Por favor, utilicen la opción de levantar la mano de esto.
O también puede inscribir una pregunta en el chat, así
veo que Tania.
No sé si Tania tiene una pregunta.
Ya cuestiones.
Así que cuando yo también tengo preguntas
y tengo un par de preguntas también.
Vale, vamos a empezar con Alex. Alex
Vale.
Alex y Backstrom.
Vamos a hacerte una pregunta a cada panel.
Así que las has hecho muy bien. Alex
Ves que han sido unas presentaciones muy, muy interesantes?
La verdad es que lo he disfrutado
muchísimo, he disfrutado toda la conferencia.
Ha sido también un placer escuchar a estos tres ponentes, a
Miguel, William Viaña, que y
y sobre todo Will, me encantaría saber más
que lo que están haciendo en pantalla.
Computación
y yo estoy en la Universidad de
Humanidades.
En. Computación y algo que un reto que tenemos
es tener y
tener buenas investigaciones.
Entonces tenemos muy buenas investigaciones pero todavía
podemos.
Puede ser difícil encontrar
formas de enseñar o impartir
estas estadísticas o esta investigación es igual cambiar.
Tenemos que cambiar el nombre del módulo, lo cambiamos
medidas y su sentido.
Y esta sería una forma de explicarlo de una forma sin asustar a la gente.
Pero lo que yo quería preguntar a los ponentes es si.
Will y.
Will como lo que has dicho, lo que estabas haciendo.
Pero en cuanto. A.
La gamificación, en cuanto
al aprendizaje y
cómo interpretar input en bases de datos
o de datos, no sé si eso es algo que la habéis implementado ya.
Es el comienzo.
No sé si los ponentes podían explicar poco,
hablar un poquito sobre sus cursos respectivos,
sus respectivas y lo que han hecho en este sentido.
Vale, bueno, pues empiezo yo no estaba en parte dirigida a mí.
La pregunta es que si no.
Pues bien, no es algo en lo que nos estemos centrando
específicamente, pero sí que sé que es algo interesante.
Entonces mis conexiones
de datos provienen
de nuestro curso de programación.
Tenemos un hacemos
diseño por ordenador, y luego también hacemos
programación con Python, Etc.
y bueno,
como he dicho, tengo diferentes alumnos que tienen,
que tienen experiencias que vienen de otros cursos menos técnicos,
pero eso. Es cosa.
Entonces es interesante tener en cuenta.
He tenido a gente que tenían
experiencias en marketing, que venían de marketing o de artes
y ellos tenían un problema parecido en cuanto al lado
matemático y los más técnicos tenían problemas.
Entonces a veces cambiarle el título a un módulo
le puede parecer que queden porque igual ya no dejan de pensar
que yo con este curso ese módulo no puedo, entonces
igual suena un poco
típico, pero es muy importante
conseguir que los alumnos se comprometan y que hagan preguntas.
Y esa es la mejor forma de que sigan comprometidos y que
hemos hecho
muchas presentaciones con improvisados con los alumnos en el curso.
Entonces yo les pido que vayan, investiguen una metodología
ya igual unos diez o 15 minutos y luego, después de ese tiempo,
yo les pido que me
den una presentación muy breve sobre cómo creen que funcionan
y luego los demás alumnos van a hacer las preguntas y tienen que contestar.
Entonces esto también les da la oportunidad
de investigar y de hacer y de hacer preguntas y esto
y con esto conseguiréis que mantengan su interés y
que no tengan esa sensación de que no pueden.
Vaya, muchísimas gracias Will.
No sé si Miguel o Iñaki gira algo de Miguel, que es empezar.
Están
maestría.
Sí, bueno, es bastante
común, porque yo enseño tanto a ingenieros.
O al business school.
Pero luego también nos centramos en las escuelas de negocio.
Y en San Luis.
Entonces mis alumnos son sobre todo managers directores.
Son dos modos distintos al decanos.
Etc.,
con pro.
Entonces yo creo que el tipo de formación.
Donde.
Queremos debería estar, el estar vinculado con el aspecto del
de negocios, del mundo de negocios.
Hace unos años tratamos de meterles una situación de él, del Marlin
y de las competencias, pero no fue un enfoque.
Al menos yo
métricas de machine realmente anda, pero.
No era correcto ponerles a aprender sobre master.
No, Eloy no era correcto porque no está regulado guionado con el
aspecto de retorno de inversión, tenemos queríamos que se centrara
más con el aspecto económico y en la Dirección de Empresas Disco
Entonces,
cuando nosotros queremos enseñar a analistas de negocios.
De alguien.
O queremos separarnos un poco de la ciencias de datos.
Particulares, no tan impedimenta.
Entonces hay
que tener estas cosas en cuenta y creo que la estadística no es
un impedimento, es lo que los vemos, lo vemos durante el proceso,
pero no es algo fundamental para para entender.
Si alguien estudia Statistics in the Second Life y esos ensayos.
Nosotros
entonces por eso teníamos que
implementar diferentes cosas.
Yo al principio, cuando cuando la aprendí, no entendía nada
pero luego ya cuando vi la estadística en el contexto,
ya empecé a entenderlo, porque yo sí que lo veía, lo veía muy distinto.
En diez años.
Entonces yo no creo que eso sea meterte en problemas de sentimiento.
Y eso
es. Una pregunta interesante.
Alex En New York.
Pues bien, en nuestra experiencia
en este máster en Ciencias Sociales Computacionales
tenemos a dos directores.
Mi compañera es una
experto en ciencias sociales y hemos compartido formas
de enseñar a esto en expertos, en sociales y genial.
Por otro lado.
Mis conceptos.
Y creo que. Hay
un. Concepto erróneo
y que creen que los expertos en sociales le da miedo la estadística
y que a los ingenieros no
pero yo te aseguro que a los cerebros les da el mismo miedo.
Y también da mucho, mucho miedo.
Al ver.
Es muy difícil entender los procesos aleatorios cuando no se aprende,
cuando lo estamos viendo por primera vez
no Statistics.
Y también hay una tradición en contar la enseñanza de estadística.
Y es que está
muy relacionado, muy anclado en los orígenes de la estadística.
Como he dicho antes, la estadística se inventó
para trabajar con herramientas robusta de matemáticas y paleta,
pero ese problema ya no lo tenemos.
Generalmente tenemos, ahora tenemos ordenadores.
Que. Y ahora
algo que yo he tratado de hacer en mi cursos de estadística para ingenieros
es que ya hemos empezado
a usar ordenadores del principio.
First class.
Desde la primera clase de todas.
Desde principio.
Pues vaya, ensamble, y los hay en Pinterest Data.
Son expertos
en datos de
computación.
Dijo.
También que era muy, muy importante.
Antes de
Learning Statistics.
Y yo creo que esto de verdad es la mejor forma de aprender
y de impartir estadísticas, de saber lo que nosotros trataremos
de implementar también este nuevo máster
gamification.
Y nosotros también hemos tratado de
ver un poco el aspecto de la aplicación.
No, no tengo mucha experiencia
en este ámbito.
Gane yo
la de campo
por una cuestión de campos.
Entonces yo creo que es algo muy interesante
el tener diferentes opciones y el poder
de esta forma de enseñar los alumnos
en qué?
Yo la verdad que he tenido ciertos problemas
de conseguir compromiso de los alumnos con la pizarra
y creo que con estas nuevas
herramientas como la gamificación sí que parece que están más comprometidos
y más interesados. Muchas gracias.
Thanks very much. Well.
Muchas, muchas gracias.
Y bueno, Will, creo que ya empezó
a programar a los siete años para para la BBC
pero bueno Tania, no, si tienes alguna pregunta,
creo que no han hecho más preguntas, así que tú has levantado la mano.
Sí que puedes hacer una pregunta
sí, bueno, muchas, muchas gracias.
Pero ahora es que ha sido muy, muy interesante
escuchar cómo diferentes universidades se imparte en estas enseñanzas.
Tengo dos preguntas.
La primera va más hacia William, mi niña, que
los dos estáis tenéis dos máster
y másters en los que los alumnos pueden aprender
sobre master
habilidad de relacionar con los datos porque aprende sobre datos.
Entonces estamos hablando de en.
Aula.
Versitarios de grado.
Es de al menos.
Y algunos igual.
Al principio no les interesa mucho estos temas,
pero algo
más adelante, conforme van
avanzando en sus grados, igual se dan cuenta de que no necesitan argumento
en su trabajo.
Entonces igual piensan Ah, mira, hay un máster que me interesa, que sí
que cubre estos aspectos, pero en sus respectivos máster o
cursos necesitan algún conocimiento
anterior. O.
No sé qué otros delitos tienen en estadística no necesitan ir
tan nocimientos previos o si aceptáis cualquier alumno que demuestre
tener interés, entonces será mi primera pregunta.
Y luego para Miguel.
Que. Pregunta era bueno,
hasta cuándo es una situación y creo que eso
está relacionado a lo que hemos visto en nuestras entrevistas
con las personas que trabaja en las ONG
más pequeñas en el sector del desarrollo
entonces han oído hablar
sobre todas las ventajas de implementar una estrategia de datos
y todo que pueda aportar la estrategia de datos de plantación
pero al mismo tiempo también
saben que hay ciertos retos
entonces entienden que hay oportunidades y desventajas.
Está bien que las ventajas, pues puede ayudarles a gestionar
proyectos llevarlos etc., pero todavía les cuesta
os encontrar un poco reacios a incorporarlo a su trabajo
o contratar a un experto en análisis de datos Entonces,
mi pregunta es esto es lo que han tratado
de explicar a su público,
a su público objetivo?
Entonces, en los últimos
dos años, por ejemplo, en los últimos años.
Aquí se pensó no sé.
Si saben si algunos de estos participantes
han podido
implementar estas estrategias,
ya que han impartido.
Y. También cuáles
sería un argumento que podrían utilizar para convencer
a un organismo o a una ONG para que empiecen a pensar
más sobre estos temas o para que cambien algo en su trabajo.
Entonces, cuál sería?
Qué sería?
O cómo convencería a estas entidades de tenerlo en cuenta en el futuro?
Por ejemplo, hay un alumno
que está tratando de encontrar un trabajo
o un argumento que pueden utilizar
una persona.
Si un alumno, en este caso
para ponerse en contacto con una empresa o una administración,
espero que quede claro mi pregunta y muchísimas gracias.
Muchas gracias, Tania.
Miguel, no sé si quieres contestar la primera pregunta y lo pasamos a los.
Otros
antes de venir.
Pues sí, yo
antes,
antes y después del proyecto he estado impartiendo muchas clases
desde un punto de vista de gestión y en ONG es más de lo mismo,
porque un director de una ONG sigue siendo un director,
sigue siendo el manager
entonces no es un experto en ciencias de datos, no tiene por qué
ser experto en citas de datos y por mi experiencia
es que el objetivo no es convencerles
de las ventajas de machine learning, del analytics y todo eso,
sino lo contrario, lo que tenemos que hacer. En.
Es decirle qué es factible y cuáles son los costes,
porque eso es algo que no entiendo la gente, porque vivimos.
En Landing.
Porque, bueno, yo cuando empecé con el machine learning industrial,
yo estaba, yo creo que empecé en el. 2000
y. Yo empecé con el machine
learning cuando no estaba de moda y no era ni siquiera rentable.
Me cansé
y bueno, ahora ha mejorado,
ahora mejorado mucho
Ahora el problema es que vienen los proveedores
y dicen que el machine learning hace un montón de cosas,
aporta un montón de cosas a las empresas.
El algoritmo de este tipo de proyectos.
O mira, tenemos tal proyecto y podría ser beneficioso
pero lo más probable es que esté mintiendo.
Entonces esa fue la primera lección que aprendí
y porque no pueden, no pueden saberlo.
Proceso pero machine learning es.
Porque todo el machine learning
es un proceso enorme y es un proceso muy caro también.
Cuando se hablaba por y.
Ahora tenemos un proyecto con una ONG de tráfico humano
que no entendemos que no tiene suficientes datos.
Data in the cost.
Incluso si quisieran gestionar
todos estos datos, Big Data
sería muy problemático en el corto plazo.
Y esto para mí es lo importante.
Antes
es importante entender
entender todos los aspectos y es por eso en que tú estás.
Estos cursos ya.
Entonces hay muchas,
muchas cosas relacionados con el análisis de datos.
Hay que tener en cuenta el aspecto más de negocios.
Global y de los datos.
Entonces,
un director de un equipo sólo necesita saber un mínimo
Bueno, no sé si he contestado a la totalidad de la pregunta,
pero es lo que quería decir
Bueno, muy buena respuesta.
Muchísimas gracias.
Pasamos a ver a Iñaki
no sé si tiene alguna respuesta.
Vale.
Sí, quería
preguntar sobre la pregunta sobre los requisitos de Master.
La respuesta breve es que no tenemos requisitos de entrada.
En cuanto a la estadística de la computación, hay
por supuesto, le damos mucha importancia
a las actividades extracurriculares que puedan tener
y el interés que puedan mostrar también.
Yo cuando tenía
18 años a mí no me gustaba nada la estadística.
Tenía 18 años y ahora sí.
Entonces, conforme te haces
más, vas haciendo mayor te das cuenta de lo que es importante
es que, por ejemplo, esto me interesa.
Ahora me voy a apuntar a un curso de Python o lo que sea.
Entonces sí que le doy mucha importancia
porque la gente también madura, la gente crece y se empieza
a dar cuenta que igual necesitan o que les interesan otras cosas.
Es normal
Y luego,
por supuesto, también tenemos otros cursos
para poner al mismo nivel a todos los alumnos.
Tenemos un curso de iniciación
en nuestro en nuestro máster,
uno de computación y otro de Estadística,
genial.
Si me preguntas si tú le hubieras dicho a Línea que 18 años
que iba a acabar siendo el encargado, el rector del máster de
Ciencias Computacionales, que hubiera pensado,
no me hubiera creído si lo hubiera dicho.
Bueno, y y tú y Will Builder siete Will de siete años, hubiera pensado
que hubiera sido un director de un máster de ciencias de datos?
No, desde luego que no,
yo me acuerdo que mi primera clase de estadística
fue una pesadilla.
Pues bien,
en cuanto a nuestro máster y en el programa, en la programación
el único requisito que tenemos es que tiene algún
curso de grado, pero no tenemos requisitos
específicos de qué tipo de degradado tiene que ser.
Tratamos de cubrir todo
desde lo más básico hasta lo más avanzado.
Pues obviamente si no máster programa, los alumnos.
Alumnos van a tener que
si les falta algún aspecto van a tener que mejorarlo por su propia cuenta.
Pero bueno, yo creo que
todo esto aporta mucho valor a nuestro curso.
Porque tenemos muchas
perspectivas diversas cuando tenemos debates en la clase.
Por ejemplo, si yo hago una pregunta, cómo se puede usar este algoritmo
en particular?
O Cómo podemos utilizar esta técnica estadística?
Me van a dar muchísimas respuestas distintas de gente con diferentes,
de diferentes contextos,
diferentes estudios y creo que eso es muy enriquecedor.
Pero bueno, esto no quiere decir que si alguien ha estado
trabajando con programación y Python desde los siete años o los de 14 años
no quiere decir que bueno,
igual a esta persona igual es a costar un poquito menos,
pero yo creo que al final todo se iguala
ya, entonces la diferencia no es tan importante.
Bueno, pues ha sido todo un panel muy muy interesante
y yo creo que hemos podido hablar de algunos
temas muy importantes, de algunos otros recursos,
de alguno de estos cursos que habéis estado, que habéis desarrollado
y si hay algún estudiante
universitario, estoy seguro de que esto le va a servir mucho a la
hora de seguir adelante y buscar un master interesante.
Muchas gracias y le voy a Richard.
Me temo que nos hemos pasado tres minutos, así que
así que
hemos robado un poco de tiempo para cerrar la sesión.
Le quería decir muchísimas veces a Will, a Miguel y a Iñaki.
Muchas gracias a los tres por una
por esta, por esto tan interesante.
Bueno, pues sí, muchísimas gracias a los dos ponentes.
Muchas gracias a todos los ponentes
Muchas gracias.
Ha sido todo fascinante.
Me ha sido muy interesante ver tantas puntos de vista distintos.