Tras dieciocho ediciones de su máster funcionando y resultar la escuela de Big Data mejor valorada por sus alumnos en Madrid, Barcelona y Bilbao, datahack tenía la tarea pendiente de estar también en Andalucía. Es el lema, "datahack es mucho más que una escuela de Big Data", y así volvió a demostrarlo el pasado 16 de octubre en Sevilla, en el acto de inauguración de datahack Sur.

Gregorio Romero, director de la nueva sede andaluza, y Lourdes Hernández, CEO de datahack, explicaron a los asistentes al acto las ventajas del Master Big Data Analytics que ahora ya por fin podrá cursarse en la capital hispalense. Los perfiles de los inscritos a este acto impresionaban por su heterogeneidad, pasando por alumnos muy jóvenes en sus primeros años de carrera de ingeniería informática, headhunters de empresas en busca de verdadero talento, especialistas de edad más avanzada que querían renovarse o emprendedores y dedicados a proyectos que necesitan información y formación sobre este nuevo campo profesional que es el Big Data.

Javier Moralo, profesor de datahack, se encargó de abrir el evento sevillano, muy bien valorado por los asistentes. Su ponencia explicaba el internet de las cosas, el Big Data y la Inteligencia Artificial. También de cómo las estimaciones apuntan a que en el futuro próximo habrá una necesidad desmedida y no cubierta de especialistas en este sector y el del machine learning.

Aspectos como IoT (Interconexión de objetos cotidianos) o las tradicionalmente llamadas 3 V's del Big Data que en realidad son las 5 V's del Big Data también fueron puntos tratados por Javier Moralo, también antiguo alumno de la primera edición del Máster de Big Data & Analytics en datahack Madrid.

Master de Big Data & Analytics en Sevilla

El Máster que llega a Sevilla con el estreno de datahack Sur y que comienza el próximo 9 de noviembre en horario de fin de semana es un calco paralelo de las exitosas ediciones de Madrid o Barcelona, que buscan compatibilidad con horarios laborales o de otros estudios. Durará hasta abril.

De hecho, datahack Sur comparte con las sedes de Barcelona y Madrid una buena parte del profesorado, mientras que otra parte será de plantilla local. Eso sí, datahack garantiza que los contenidos y bloques temáticos tanto del módulo de científico de datos como del módulo de arquitecto de datos sean exactamente idénticos en todas sus sedes, con una unidad virtual con todo el software instalado (Python, Hadoop, Spark...) como punto de partida común. Y, como siempre, son absolutamente prácticos y con enfoque al empleo de los alumnos a base de casos 100% reales y ejercicios para complementar la formación presencial.

Más que una escuela de Big Data

datahack es más que una escuela de Big Data porque su producto son directamente los profesionales. "No hemos venido aquí hoy a vender un máster, sino a buscar nuevos talentos que enviar a nuestras empresas amigas y demandantes", explicaba Lourdes Hernández.

Ciertamente, el enfoque de datahack Sur está, como en el resto de sedes, en formar y capacitar a los mejores especialistas para cubrir la alta oferta de puestos de trabajo por parte de las empresas, muchas de ellas amigas y en convenio con datahack para la formación de especialistas en un proceso de captación que rara vez es público, como señalaba Lourdes en su análisis de redes como Linkedin e InfoJobs.

"El Big Data es una solución que busca problemas que resolver", dijo muy acertadamente Javier Moralo. Visto el éxito de la convocatoria al acto de inauguración y el interés en el Máster en esta primera edición sevillana, queda cada vez más claro que es una solución que quiere ser explorada por montones de futuros profesionales del Big Data, dispuestos a ocupar esas vacantes cada vez más numerosas en empresas pequeñas, medianas y grandes que necesitan urgentemente personal especializado en Big Data & Analytics.

A partir de ahora, nuestros títulos incluirán la certificación internacional de competencias en Big data en su nivel fundamentos de Computerworld University, observatorio de la enseñanza de las tecnologías de la información en nivel superior. También es un Centro de Alto Rendimiento para programas educativos que ayudan a acelerar la adopción de tecnologías de tendencia.

Un complemento de valor añadido para nuestros estudiantes

Nuestro máster es 100% práctico y adaptado al mercado, en él nuestros estudiantes practican casos reales y aplicaciones como Machine Learning, chatbots, y robótica. Eso ha facilitado la convalidación y la incorporación del certificado como complemento para nuestros estudiantes. Así, reforzarán su currículum, ya que ayudará a validar lo aprendido. Además, Computerworld University participará en la revisión de trabajos y apoyará las publicaciones de los más destacados.

MÁSTER EXPERTO BIG DATA ANALYTICS

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Acompañamos al alumno

Una de las características esenciales de nuestra escuela y del máster de Big Data y Analytics es que acompañamos al alumno en todo el proceso: desde el asesoramiento inicial hasta la inserción laboral. Para ello, ofrecemos a nuestros alumnos la posibilidad de asistir a las charlas de orientación laboral para profesionales del big data impartidas por nuestra experta en recursos humanos, Paloma Romero.

El objetivo de estas charlas es optimizar los currículum de los alumnos y los perfiles en redes para ser más “visibles” y pasar los primeros filtros de selección, pues esta parte es clave para conseguir llegar a la ronda de entrevistas.

La última fue el pasado día 23, donde Paloma explicó a nuestros alumnos, de una forma práctica y resolviendo todas las dudas, cómo afrontan los responsables de selección la búsqueda de profesionales de big data.  Una búsqueda para la que, en muchos casos, el profesional de RRHH no tiene conocimientos técnicos suficientes: por poner un ejemplo, ¿sabrías enumerar los programas que se utilizan en big data y distinguirlos de una lista de pokemons?

Toda la promoción trabaja en Big Data

Hace un año comenzaba la primera convocatoria del programa acelerado de Big Data y Analytics de datahack. Pocos meses antes habíamos creado la escuela con la que queríamos formar a expertos en Datatech de forma eficiente. Con un máster de poco más de dos meses con el que los alumnos aprendieran lo realmente importante y pudieran cubrir la demanda de expertos en Big Data. Y un año después, se ha cumplido su principal objetivo y es que toda la promoción trabaja en Big Data.

Lo que ha supuesto un gran reto, pero con mucho trabajo junto a los profesores que son grandes profesionales de cada materia y un programa eficiente. Además del asesoramiento y búsqueda del mejor puesto de trabajo para cada alumno por parte del centro.

100% de los alumnos de la primera convocatoria trabaja en Big Data

En agosto de 2016 finalizaba la primera convocatoria del programa intensivo de datahack. Los 10 valientes que empezaron hace ahora un año, trabajan en Big Data. A algunos les ha costado más que a otros encontrar su actual puesto de trabajo. Pero, todos están trabajando como expertos de Big Data para diferentes sectores y repartidos en importantes empresas del panorama nacional.

Dos de los alumnos empezaron a trabajar en Innova TSN al poco tiempo de finalizar el máster. En el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) trabaja un ex-alumno de la primera convocatoria que se incorporó en octubre. datahack labs lo forman ex-alumnos de las primeras convocatorias, tres de ellos son de esta y se incorporaron en enero de este año.

Otras de las consultorías en las que trabajan ex-alumnos de esta convocatoria son Indizen y TMC Consultores. Y los dos alumnos restantes trabajan en otros sectores como banca, en BNP Paribas, o en una agencia de marketing.

datahack en el Try IT! 2017 haciendo chatbots

Como ya sabéis, datahack nos apuntamos a un bombardeo y no podíamos dejar pasar la oportunidad de participar en Try IT! 2017 con un taller de chatbots. Que se celebró el 16 de marzo en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos de la Universidad Politécnica de Madrid.

En esta quinta edición, se decidió profundizar un poco más en uno de los temas más actuales, que ha llegado para quedarse: los chatbots. Aunque en esta ocasión -y anticipando que la audiencia iba a querer algo de acción- nos salimos un poco del enfoque puramente teórico. Optamos por arremangarnos, organizando un pequeño taller con el claro objetivo de que al finalizarlo, los asistentes se fueran a su casa con su propio bot codificado y funcionando. Y lo más importante, con unas herramientas que les permitan construir sobre la base adquirida aquello que imaginen.

Con todo esto la tarde del 16 de marzo, junto con unos cuantos valientes, arrancamos un taller en el cual se presentó el Bot Framework de Microsoft. Que proporciona los ladrillos para materializar el diseño y desarrollo de chatbots de una manera más amigable que si se tuviera que hacer desde cero.

Como nuestra intención era dar un carácter interactivo al encuentro, se fueron intercalando conceptos básicos. Desde cómo levantar los cimientos de nuestro bot, pasando por el establecimiento de diálogos y cascadas entre usuario y bot, así como los distintos tipos de Prompts.

Los Prompts pueden dejar al bot a la espera de una respuesta con un determinado formato por parte del usuario. Por lo que en el taller, cada participante en su PC codificaba partes del bot que se correspondían con los conceptos introducidos.

Creando chatbots

Algunos de nuestros compañeros estuvieron coordinando el taller y resolviendo cualquier duda que los participantes pudieran tener. Ayudándoles a montar un chatbot funcional e introducirles en nuevas funcionalidades, ideas y posibilidades de este fascinante mundo.

Desde un punto de vista teórico, se introdujeron los conceptos básicos del Natural Language Understanding. Que consiste en que los chatbots sean capaces de entender lenguaje humano a distintos niveles. Por un lado, pudiendo reconocer lo que el usuario quiere y actuar en consecuencia para satisfacer sus necesidades. O, lo que todavía resulta casi imposible, que el usuario dude si se trata de un humano o un bot.

La guinda de la sesión fue la noción de LUIS (Language Understanding Intelligent Service de Microsoft). Un framework que permite, de manera sencilla y asequible, crear modelos que detectan la intención del usuario cuando se comunica con el bot. Además de identificar las partes del discurso interesantes para que el bot cumpla sus funciones. Sin duda, el complemento perfecto de la sesión. Consiguiendo que los asistentes pudiesen investigar y poner en práctica los conceptos introducidos para empezar a dotar de “entendimiento” a su bot.

La sensación fue muy positiva, los participantes se fueron a casa con lo que pueden ser las bases de nuevas y grandes ideas.

Desde datahack queremos agradecer a la Delegación de alumnos de la ETSI su amabilidad y flexibilidad. Sobre todo en cuanto al tiempo reservado para el taller. ¡Todo un placer haber participado en el Try IT! 2017!

Quizá la principal característica que diferencia al ser humano del resto de animales sea su capacidad semiótica, su innata habilidad para crear símbolos y dotarlos de significado, e incluso crear lenguas. Todo lo que podamos pensar se rige por estos signos de distinta naturaleza, desde nuestras relaciones sociales hasta nuestro comportamiento con nuestra familia. El lenguaje es la característica esencial del ser humano; por tanto, la mejor manera de convencer a otro ser humano, de contarle algo, es utilizando correctamente el lenguaje según los gustos de cada sociedad y cada momento.

A la tradición retórica que llevamos acumulando desde los sofistas y Aristóteles, hemos de sumarle un segundo fenómeno clave para nuestra sociedad: el storytelling, la narrativa. Una sociedad definida por la omnipresencia de la pantalla y la narración, que demanda más contenidos de ficción que nunca antes en la historia, recibe con mayor atención y grado de afinidad las narraciones construidas con un esquema de historia de ficción que el resto de discursos.

¿De qué le sirve al experto en Big Data sacar conclusiones en forma de millones de números, o traducirlos a miles de esquemas y gráficas, si el cliente final no compra sus recomendaciones? ¿Y si el cliente interpreta los resultados gráficos de un modo radicalmente distinto al sentido que los científicos de datos recomiendan? En una cultura definida por la narración de historias, la narrativa de la visualización de datos se transforma en una herramienta indispensable para el Big Data.

Visualización de datos y storytelling: definición y componentes

Lisa Morgan, en InformationWeek, reflexiona sobre estas ideas, definiendo la narrativa de la visualización de datos como la forma para “introducir los datos y las visualizaciones en una narración dirigida a una audiencia específica para proporcionar mayor credibilidad al proceso analítico, mayor confianza en los resultados y mayor persuasión en las recomendaciones obtenidas tras la investigación”. Sin embargo, advierte que no se puede olvidar de que lo principal en todo discurso son lo datos, que no se deben deformar para adaptarse a la historia; sino que es la narración la que debe articularse según la naturaleza de los datos.

Brent Dykes, en Forbes, cita cuáles son los tres elementos que componen toda visualización de datos y cómo se relacionan entre ellos. Está la dimensión de los datos, la dimensión visual y la dimensión narrativa. La narrativa sumada a los datos hace que la audiencia comprenda de un modo adecuado qué dicen estos números. La suma del componente visual a los datos hace que la atención del usuario capte detalles que de otro modo podría ignorar. Por último, la unión de lo visual y lo narrativo genera atención de un público habituado a las narraciones visuales (cine, series, videojuegos, videoclips, cómics...).

Conclusiones

Para persuadir al cliente lo mejor es afectar a sus emociones, y esto se consigue mediante la narrativa en la visualización de datos. Además nos asegura la atención de los receptores, pues toda historia bien construida con un principio y un desarrollo, hace que inconscientemente el público desee saber la conclusión del relato.

Este nuevo fenómeno supone un nuevo reto para los científicos de datos. Ya no basta con ser un genio manejándose entre R, Hadoop, Spark y demás herramientas Big Data. Ahora también hay que desarrollar fuertes habilidades en retórica para llegar de manera eficaz a sus clientes. Además, abre la puerta al Big Data a nuevos perfiles más habituados a la comunicación, como los profesionales del marketing, el periodismo y la oratoria. No obstante, este no es el único concepto que se aplica al término. La semana que viene veremos en datahack cómo la narrativa en la visualización de datos se asocia con los programas de generación de lenguaje para producir fenómenos asombrosos.

La plataforma de cursos Online LIDlearning, especializada en formación empresarial, ofreció un Webinar protagonizado por Lourdes Hernández, directora académica de Datahack. En él, amén de presentar nuestro programa, ofreció una interesante introducción al Big Data y enumeró algunos de los casos en los que podría resultar útil el trabajo del científico de datos.

Así, repasó cómo el Big Data ayudaba en la detección del fraude, que como vimos en el Datatalk de Juan Cañada sirvió para detectar el caso de Los Papeles de Panamá. También era necesario para los motores de recomendación que usan empresas como Facebook, Amazon o Netflix. Del mismo modo, explicó cómo servía para crear modelos predictivos y analizar la pérdida de clientes para adelantarse y fidelizarlos. También mencionó el caso de la creación de Data Lakes, o lugares de almacenamiento Big Data de datos que operan con tecnologías Hadoop.

A continuación, pueden disfrutar del contenido del seminario. Si quieres conocer más sobre Big Data y Datahack, contacta con nosotros.

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La semana pasada hablábamos del concepto del Internet de las cosas (o Internet Of Things), y de cómo interconectaba y recogía los datos generados por los objetos que nos rodean, amén de indicar que tal volumen de datos requería la asistencia de expertos científicos de datos. Esta semana vamos a hablar de Smart Cities, que es una de las aplicaciones centrales hacia las que confluyen las distintas tecnologías de Big Data aplicadas al Internet Of Things.

Se estima que hasta 2020 se invertirá una media de cuatrocientos mil millones de dólares al año en el desarrollo de Smart Cities. Para que este desarrollo tenga lugar, es necesaria la colaboración de entidades tanto privadas como públicas, empresas de software y, por supuesto, expertos en Big Data.

Dejando a un lado el gran inconveniente de las Smart Cities que es su enorme coste de implementación, poseen ventajas en numerosas situaciones de la vida urbana, como el tratamiento de residuos, el ahorro energético, la mejora en la eficiencia del tráfico, la realización de compras, el control de la nutrición, el registro de multas, etc.

Hay cientos de usos que dependen de las variables a medir. Pongamos que introducimos sensores en los coches y en las aceras; podríamos saber en tiempo real dónde hay sitios libres para aparcar; si todos los coches lo tienen, podríamos evitar accidentes al frenar automáticamente antes de una colisión; si todas las calles los tienen, tendríamos una conducción plenamente automática. Del mismo modo, si controlamos el tráfico y creamos un programa de aprendizaje automático que sepa interpretar los datos, podría alterar el orden de los semáforos para conseguir un tráfico más fluido en la ciudad. También, controlando qué medios de locomoción utilizan las personas, se podría estudiar de qué manera favorecer el transporte público, por ejemplo.

La eficiencia energética dio un paso de gigante al emplear los diodos emisores de luz (leds) para sustituir las fuentes tradicionales de iluminación, pues en un led, al no depender la luz de la incandescencia de una resistencia ni de electrocutar nubes de gases, sino del mero paso de la corriente a través de semiconductores que al polarizarse sueltan fotones, posee una eficiencia próxima al 95%. Aun así, la Smart City puede mejorar este rendimiento, haciendo que las aceras detecten si hay alguien en sus alrededores, de manera que, cuando no haya nadie, las farolas estén apagadas.

Hay otro sector que evolucionará a la par que las Smart Cities, el de la seguridad. Automatizar procesos urbanos tiene numerosas ventajas, pero también eleva al máximo los efectos dañinos de un posible pirateo del sistema. Pensemos en qué pasaría si alguien pirateara los sistemas de circulación que hemos mencionado.

Aunque todavía estamos lejos de presenciar una Smart City completa, sí que hay numerosos proyectos en el mundo en los que colaboran estrechamente las empresas y los organismos públicos para ir creando Smart cities

Smart cities en el mundo

.- Glasgow. Tal como cita el periodista Bernard Marr en Forbes, Glasgow lidera el proyecto Future City, con una inversión superior a los 24 millones de libras para modernizar la localidad escocesa. Entre las aplicaciones puestas en marcha destaca la iluminación urbana inteligente y la detección de demanda energética para realizar una distribución de energía más eficiente, además del análisis de datos para mejorar el uso de transporte público.

.- Dubai. El centro de los Emiratos Árabes Unidos destaca como la ciudad con un plan más completo y ambicioso de Smart City, estructurado en torno a 8 sectores bien diferenciados: telecomunicaciones, turismo, herramientas, educación, construcción, seguridad pública, transporte y salud.

.- India. Uno de los gigantes asiáticos también muestra un elevado interés en el desarrollo de ciudades inteligentes. El gobierno indio ha establecido un plan de ayuda público al desarrollo de Smart Cities que alcanzará un total de 100 ciudades. De momento, las 20 que ya están en desarrollo han recibido 8000 millones de dólares para su implementación.

.- Londres y Bristol encabezan la lista de las ciudades “más inteligentes” de Reino Unido. Londres tiene éxito al desarrollar tecnología para descongestionar el tráfico urbano y mejorar el transporte; mientras que Bristol destaca por su proyecto Bristol is open, que a partir de la colaboración del ayuntamiento, la universidad y diversas empresas privadas, para dejar toda la información pública abierta al público, salvo aquellos datos que incurran en la intimidad personal.

Como vemos, el futuro apunta al Big Data. No te quedes atrás y apúntate a nuestro máster Datahack si quieres formar parte de proyectos como estos.

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El Internet de las cosas o Internet Of Things (IoT) es una tecnología que está creciendo a pasos agigantados, como demuestra un reciente estudio publicado por CB Insights, que asegura que las StartUps que desarrollan IoT han recibido un 30% más de inversión en el primer cuatrimestre de 2016 que en el último periodo del año pasado.

Esto pone de relieve el interes que grandes personalidades y entes empresariales como Intel Capital, Qualcomm Ventures, Adreessen Horowitz o Cisco, una de las multinacionales americanas pioneras en la apuesta por el Internet de las cosas, tienen en el desarrollo de esta nueva tecnología.

¿Qué es el Internet Of Things? El concepto de IoT podemos remontarlo hasta finales de los años 90, cuando en 1999 el investigador del MIT Kevin Ashton propuso esta idea, claramente inspirada en obras de ciencia ficción. El Internet de las cosas se fundamenta en la interconexión de los objetos que nos rodean. Implantando sistemas de generación y medición de datos en los objetos y conectándolos a Internet, se generará un enorme volumen de datos con múltiples usos, entre ellos el camino hacia las ciudades inteligentes (de las que hablaremos la semana que viene).

Asuntos cotidianos como quedarse sin alimentos por olvidar hacer la compra, tener medicamentos caducados o quedarse sin gasolina podrían pasar a la historia, ya que si un botiquín genera datos sobre sus componentes, un servidor puede alertar al usuario de la caducidad de sus medicinas, o incluso si se programa, mandar un pedido de compra a una farmacia que sirva a domicilio. Lo mismo sucede con el frigorífico. Si nuestra nevera detectara que el cajón de las naranjas se queda vacío, podría encargar nuevas naranjas e incluso seleccionar la forma y tamaño de las mismas si la tienda en cuestión incorporara también tecnología de IoT.

Pero la aplicación del Internet de las cosas no solo se reduce al ámbito cotidiano, sino que puede emplearse en todos los objetos de otros ámbitos, como el industrial y el de la salud, dos de los sectores que más están invirtiendo en Internet Of Things, y como consecuencia, en la contratación de científicos de datos que puedan manejar los enormes volúmenes de información generados. Desde controlar el gasto en energía en las empresas hasta aprender hasta el más mínimo detalle las costumbres y gustos de nuestros clientes.

El desarrollo del Internet Of Things trae consigo el crecimiento y revolución de otros sectores, como el de la seguridad necesaria para que estos datos potencialmente peligrosos para la intimidad de las personas no caigan en manos no deseadas, o el peligro que puede suponer automatizar transacciones económicas o funcionamiento de equipos de trabajo.

Internet Of Things demuestra que este es el momento del Big Data, sirve como argumento confirmatorio de las buenas previsiones realizadas por McKinsey sobre los 1,2 millones de científicos de datos que serán demandados en Europa hasta 2020. Si quieres unirte al carro de la revolución de los datos, apúntate a nuestro máster intensivo y fórmate en Data Tech.

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