Big Data Un gran océano de datos

•  Finales  90  en  la  crisis  .com  tuve  la  suerte  de  aprender  de  personas  que  revolucionaron  internet.    

•  2001:  Directora  buscador  de  cursos  Infocurso.com  y  Todocursosgra;s.com  mejor  web  de  formación  Expansión  IBM  2006.  Web  scrapping.    

•  2010:  Consultora  MarkeFng  Digital  (SEO,  SEO,  SMO).        

•  2012:  ¡Salto  a  Emprender!  Fundadora  chequeformacion.es  y  Wannalea.com,  conecta  a  empresas    (Directores  RRHH  y  Formación)  con  proveedores  de  formación.    

•  2014:  Socia  Centrologic.com  soQware  de  monitorización  y  datos.  

@EscarlataGlez

“Acumulación de datos masivos para encontrar patrones

repetitivos.”

¿Qué es Big Data?  

hTps://www.youtube.com/watch?v=nswpM1W1APs  

QuinFllones  de  datos…  

Apps,

Tarjetas, Whatsapp,

Redes Sociales, Correos Electrónicos

Formularios, documentos Informes médicos, ratón GPS (Tracking), sensores,

Pupilas, cámaras de vigilancia,…

Fuentes de Datos  

Nadie es tan listo como todos juntos

Problemas Big Data •  Espacio:  Petabytes,  Zetabytes  •  Formatos:  Word,  pdf,  jpeg,  pendrive,  MP4,  tracking  •  AnalíFca  

4  Fpos  de  análisis:      1.  Por  asociación.  Ej:  pañuelos  rojos  San  Fermín.    2.  Minería  de  datos.  Movimientos  predicFvos.    Los  domingos  a  las  11:00  los  alumnos  se  conectan  más  a  cursos  online.    3.  Clustering:  agrupación  de  similitudes.  Publicidad  segmento  (Directoras  RRHH)    4.  Análisis  Text:  palabras  clave  en  texto  (“inglés”)  

Datos  estructurados  resultado  de  la  organización,  

eFquetado  y  categorización  de  la  información.  Ejemplo:  reserva  añadida  a  través  del  PMS  

(sistema  de  gesFón  hotelera)  con  información  del  cliente:  fecha  de  llegada,  nombre,  ciudad…  Fácil  ordenarla  y  acceder  a  ella  a  través  de  filtros,  lo  que  nos  

permiFrá  idenFficar  patrones  de  reservas.    

Análisis  predic;vo  analiza  tendencias  pasadas  y  determina  perspecFvas  de  futuro.  EsFmaciones  no  100%  seguras.  Ejemplo:  esFmación  de  las  

reservas  de  la  próxima  temporada  basándose  en  las  tendencias  de  reserva  del  periodo  anterior.    

Combina  datos  estructurados  y  no  

estructurados  uFlizando  sistemas  informáFcos  avanzados  (algoritmos  analizando  grandes  canFdades  de  datos)    Big  data  en  hoteles.  

Datos  no  estructurados    diiciles  de  categorizar.  Información  desorganizada  que  también  Fene  el  potencial  de  ofrecer  conocimiento  

valioso  para  la  organización.  Ejemplo:  opiniones  sobre  nuestro  hotel  en  TripAdvisor,  las  cuales  pueden  influenciar  la  decisión  de  los  

potenciales  clientes.    

Disco de Creta  

Disco Duro  

Disco duro  

Ventajas Big Data •  RRHH:  redes  sociales,  capacidad  económica.  •  Banca:  crisis  económicas,  bolsa  •  Salud:  predicción  enfermedades  •  Deporte:  lograr  mejor  rendimiento.  NBA  y  FC  Barcelona    •  Ecosistema:  monitorización  agricultura,  smart  ciFes.  •  Educación:  >>>  

Si Cristobal Colón desembarcara en nuestra época… quedaría fascinado con los avances tecnológicos en todos los sectores

Es  cualquier  escuela  o  universidad  parece  que  todo  se  manFene  casi  igual.  

Pero si visitase cualquier escuela o universidad le parecería que todo se mantiene CASI IGUAL.

Tras múltiples reformas educativas, hemos mejorado: Equipamiento audiovisual, plataformas online, tablets, pizarras digitales,… Mayor participación de los alumnos. Pero mejoras “estéticas”, todavía no hemos llegado a modificar el núcleo del sistema educativo.

Del “café para todos” a “una educación a la carta”

El aprendizaje es una experiencia individual, pero si cada alumno procesa la información de forma distinta, ¿por qué a día de hoy los libros de texto, los pdf’s y cursos en moodle son prácticamente iguales?

Ecosistema  del  Big  Data  en  2016  

hTps://Fcsyformacion.com/  

No  lo  digo  yo,  lo  dicen  los  datos  

•  El  aprendizaje  online  está  creciendo…  pero  los  usuarios  empresas  prefieren  la  formación  presencial  o  in  company.    (datos  Wannalea.com)  

 •  La  gamificación,  los  videocursos,  las  apps  de  formación  a  través  del  móvil  se  están  extendiendo  para  hacer  más  atracFva  la  formación,  pero  impera  Moodle.  

 •  Los  ebook  suponen  a  día  de  hoy  sólo  el  4%  de  las  ventas  en  Amazon  y  Agapea.    

•  Los  MOOCs  crecen  en  búsquedas  pero  el  abandono  de  los  másteres  virtuales  es  del  35%  y  llega  al  90%  en  los  MOOC.    

Oleadas de datos:

Modalidades demandadas empresas  

Ponencia    Formador  experto  

1,5%  

Presencial  

47,7%  

Semipresencial  

10,8%   A  distancia  

7,7%  

In  Company  

6,2%  

Online  

26,2%  Formación  presencial  en  el  60%  de  los  casos  

• Prevención  de  riesgos  laborales  • Energías  renovables  2005  •   Autocad,  fotograia  photoshop  •   Educación  infanFl    2006  •   Auxiliar  enfermería,  DietéFca  y  nutrición  •   EscaparaFsmo  2007  •   Prevención  de  riesgos  laborales  •   Energías  renovables  2008  •   Comercio  y  Ventas,  Personal  shopper  •   Manipulador  alimentos  2009  •   Gestor  de  cobros,  finanzas  •   Médico  de  familia,  técnico  de  laboratorio  2010  •   Programador  Java  •   Controller,  analista  financiero  2011  •   MarkeFng  digital  SEO  SEM  •   Community  Manager  2012  •   Presentaciones,  Comunicación  verbal  y  no  verbal  •   Coaching  2013  •   Programación,  App,  smartphones,  Animación  3D  videojuegos  •   Ingeniería,  aeronáuFca    2014  

2015          *  Java,  Big  Data,    MarkeFng  Digital,  FP  instalaciones  eléctricas  

Éxitos de taquilla: cursos más demandados

Inglés  

Fuentes:  BBDD  Infocurso,  Barómetro  Aprendemas,  Los  mas    buscados  de  Adecco.    

Cursos  graFs  

curso  graFs   curso  online   mooc   video  curso  

curso  graFs  

mooc  

Tendencias de búsqueda Google

big  data  

mooc  

machine  learning  

Tendencias de búsqueda Google

hTps://www.youtube.com/watch?v=DVwHCGAr_OE  Sigue  buscando…  

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Pasamos de “arrear vacas” a “atraer gatos”

Mercado de oferta Múltiples búsquedas para encontrar hotel.

Resultados que a veces no cubren necesidades.

Portales    

Amigos    

Mercado de demanda Usuario que sabe lo que quiere

Generación Millenials Nuevos dispositivos y formatos

Empresas: presupuestos a medida

La  empresa  ya  no  elige  al  candidato,  el  candidato  elige  la  empresa  o  proyecto  

hTps://www.youtube.com/watch?v=KfprZg2OEe4  

¿Fans  o  clientes?  

•  Profundizar  en  la  interacción  del  “estudiante”  con  el  contenido  del  curso  online  ya  sea  durante  las  evaluaciones  y  ejercicios,  la  visualización  y  retención  de  vídeos  y  textos  o  los  sistemas  de  colaboraciones  entre  pares  y  grupos  de  trabajo.  

 •  Personalizar  el  proceso  de  aprendizaje  y  modular  en  ;empo  real  la  ac;vidad  en  función  del  rendimiento  y  competencias  individuales  del  estudiante.  

 •  Analizar  mediante  machine  learning  (algoritmos  que  aprenden  de  los  usuarios)  el  contenido  y  estructura  de  los  cursos  con  el  fin  de  opFmizar  cada  uno  de  sus  elementos  y  poder  adecuarlos  a  objeFvos  específicos.  

Objetivos Big Data en Educación

David  Karger,  Pofesor  de  Computer  Science  en  el  MIT  Feedme:  comparFr  contenidos  con  amigos  gracias  al  análisis  de  datos.  Mientras  estás  leyendo,  aparece  una  pequeña  barra  de  herramientas  con  los  amigos  a  quienes  podría  interesar  ese  contenido.    Las  personas  todavía  no  estamos  preparadas  para  ese  gran  cambio,  no  nos  gusta  que  nos  interrumpan  pero  aunque  lo  hagan  los  grupos  de  whatsapp  aun  no  nos  hemos  acostumbrado  a  que  Siri  nos  recomiende  conFnuamente  cosas.      Machine  Learning  aceptar  un  mayor  nivel  de  interrupción  en  nuestras  vidas.  

Machine learning: aprendizaje automático

-­‐  ¿Big  Data?    “Pero  no  sé  cómo  aplicarlo  a  mi  empresa”  

Patrón  de  comportamiento  en  el  alumno:  -­‐  Se  le  ha  llamado  en  horario  laboral  y  no  responde.    -­‐  Las  conexiones  a  la  plataforma  disminuyen.  -­‐  No  profundiza  en  el  temario.  -­‐  Está  haciendo  más  de  un  curso.      Si  los  alumnos  que  Fenen  estas  caracterísFcas  han  sido  baja  en  cursos,  es  previsible  que  los  que  todavía  son  alumnos  y  Fenen  este  mismo  comportamiento  estén  en  riesgo  de  marcharse  en  un  91,97%  de  probabilidades.      Si  el  Dpto.  de  Formación  tuviera  esta  informació́n,  podría  proponerles  proacFvamente  un  cambio  de  curso,  o  de  horario,  o  de  metodología.    

         

Big Data y Machine learning aplicado a la empresa

CASO:  Averiguar  qué  alumnos  van  a  causar  baja  en  un  curso  a  través  de  datos  en  una  plataforma  Moodle.    

CASOS  DE  ÉXITO    BIG  DATA  

Tan simple como dar wifi gratuito a los clientes, redujeron en un 20% los comentarios negativos

ü  Gracias  a  plataformas  digitales  Moodle  se  puede  capturar,  almacenar  y  procesar  datos  de  alumnos  en  Fempo  real.    

ü  En  la  formación  presencial  ya  se  están  implementando  técnicas  de  reconocimiento  facial  para  saber  qué  sienten  los  alumnos  en  una  clase.  

ü  Se  está  dando  la  chispa  necesaria  para  comenzar  a  implementar  correctamente  las  tecnologías  del  Big  Data.  

ü  Con  una  monitorización  de  los  alumnos  se  podría  idenFficar  las  áreas  específicas  en  las  que  cada  uno  de  ellos  necesitan  ayuda  y  personalizar  los  contenidos  formaFvos.  

ü  Gracias  al  Big  Data  los  formadores  podrán  definir  una  ruta  personalizada  para  cada  alumno.      ü  Se  trata  de  que  el  alumno  sea  la  mejor  versión  de  “sí  mismo”.  

ü  Así  nos  centraremos  en  el  proceso  de  aprendizaje,  en  vez  de  centrarnos  en  evaluar  resultados.      

ü  El  Big  data  es  una  herramienta  que  ha  llegado  para  dar  un  giro  a  la  formación.      

ü  Ahora  queda  que  gobiernos,  universidades,  centros  y  empresas  se  pongan  de  acuerdo  con  “la  tecnología”  haciendo  un  buen  uso  de  ésta  para  que  en  definiFva  consigamos  una  sociedad  mejor  preparada,  más  creaFva,  con  una  menor  tasa  de  desempleo  y  más  compeFFva!  

 

¡Ojo al data!  

La  tecnología  está  ahí.  Los  datos  también.      

Hay  que  pasar  a  la  acción!!  

@EscarlataGlez egonzalez@centrologic.com

¡GRACIAS!

Big  Data  University:  Totalmente  especializado  en  Big  Data.  Coursera:  aquí  podéis  ver  una  lista  muy  completa.  Además  de  las  conocidas    Data  Science  y  Datamining,  ahora  han  añadido  Big  Data,  Business  AnalyFcs  ,  Data  Warehousing,  Python  e  IOT.  Como  otros  cursos  individuales  interesantes,  yo  he  realizado  también  el  de  Data  Analysis  and  StaFsFcal  Inference.  Miríada  X:  Cursos  en  español.  Destaca  la  segunda  edición  de  la  Introducción  a  Business  Intelligence  y  Big  Data  de  UOC,  donde  yo  colaboro  personalmente.  Además  he  localizado  un  par  de  ellos  sobre  estadísFca  descripFva  e    introducción  al  tratamiento  de  datos  con  R  y  R  Studio,  aunque  no  estén  orientados  a  la  integración  con  Big  Data.  EDX:  No  es  muy  específico  de  Big  Data,  pero  existen  algunos,  por  ejemplo  éste  deMachine  Learning  en  MicrosoQ,  uno  llamado  Scalable  machine  Learning  y  otro  del  MIT  sobre  Big  Data.  Open  to  Study:  He  encontrado  éste  de  Big  Data  for  BeTer  Performance.  Udacity:  Hay  varios  sobre  Data  Science.  Google:  Curso  Making  Sense  of  Data.  University  of  Waikato:  Curso  Data  Mining  with  Weka.  Standford  University:  Cursos  StaFsFcal  Learning  ,  Machine  Learning    y    Mining  Massive  Datasets.  Otras  recopilaciones  de  recursos  y  formación:  Data  science  masters    y  KDNuggets  community  

Cursos  MOOC  sobre  Big  Data:    

Formación  Hadoop:  Cursos  online  con  algunos  capítulos  gratuitos.  Culture  Lab:  MongoDB  y  Hadoop.  Bidoop:  Cursos  de  Hadoop  oficiales  de  Cloudera.  MongoDB:  Cursos  online  de  este  fabricante.    Amazon:  Big  Data  on  AWS.  Core  Networks:  Cursos  oficiales  de  Cloudera.  Netmind:    Bases  de  datos  y  Big  Data.  NoSQL  Center:  Cursos  de  Big  Data  y  NoSQL.  Diplómate:  Varios  cursos  Big  Data  que  incluyen  Hadoop.  PUE:  Cursos  oficiales  de  Cloudera  en  Barcelona,  Madrid  y  online.  

Cursos  Monográficos:  

Información  de:  www.soydata.net    

Universitat  Oberta  de  Catalunya  (UOC):  Máster  Online  de  Inteligencia  de  Negocio  y  Big  Data.    Escuela  de  Organización  Industrial  (EOI):  Programa  superior  en  Big  Data  &  Business  AnalyFcs.      Datahack:  Programa  acelerado  8  semanas  tecnologías  Big  Data  y  AnalyFcs.  KSchool:  Cursos  Big  Data,  dos  másters:  Data  Science  y  Arquitectura  Big  Data.  Centro  Universitario  U-­‐Tad:  Programa  de  experto  en  Big  Data  y  otros  como  el  de  Data  Science.  MBIT  School:  Máster,  Programas  y  Cursos  monográficos  Big  Data  y  Business  Intelligence.  Universidad  Internacional  de  La  Rioja  (UNIR):  Máster  Online  de  Visual  AnalyFcs  y  Big  Data.  InsFtuto  de  Empresa  (IE):  Master  in  Business  AnalyFcs  and  Big  Data.  Madrid  School  of  MarkeFng:  Máster  ExecuFve  en  Big  Data  y  AnalyFcs.  Barcelona  GSE:  Master  in  Data  Science.  Insa  Business  School:  Master  en  Big  Data  &  Data  Intelligence  (Barcelona).  CIFF  –  Universidad  de  Alcalá.  Máster  en  Big  Data  y  Business  AnalyFcs.  Universitat  de  Barcelona.  IntroducFon  to  Data  Science  and  Big  Data.  Universidad  de  Málaga.  Máster  en  Big  Data  AnalyFcs.  Universidad  de  Deusto:  Programa  en  Big  Data  y  Business  Intelligence.  Online  Business  School  (OBS):  Máster  online  en  Data  Management  e  Innovación  Tecnológica.  

AFI  Escuela  de  Finanzas:  Máster  en  Data  Science  y  Big  Data  en  Finanzas.    Universidad  Europea  de  Madrid:  Máster  en  Big  Data  AnalyFcs.  Universidad  Politécnica  de  Valencia:  Máster  en  Big  Data  AnalyFcs.  CICE:  Máster  de  Big  Data  y  Business  Intelligence.  Colegio  Universitario  Cardenal  Cisneros:  Máster  online  en  Big  Data  para  gestores.  La  Salle:  Máster  en  Big  Data  (Barcelona)  Universidad  Complutense  de  Madrid:  Máster  Minería  de  Datos  e  Inteligencia  de  Negocio.  Universitat  Politecnica  de  Catalunya:  Postgrado  Big  Data  Management  and  AnalyFcs.  Universitat  Pompeu  Fabra:  Master  of  Science  in  Management.  Universitat  Internacional  de  Catalunya:  Máster  ExecuFve  en  Business  Intelligence  y  Big  Data,  en  colaboración  con  MBIT  School.  También  Fene  otro  orientado  a  perfiles  de  negocio,  Máster  ExecuFve  en  Big  Data  Business  Decisions.  EAE  Business  School:  Máster  en  Business  Intelligence  e  Innovación  Tecnológica    (Barcelona).  Universidades  de  SanFago  de  Compostela  y  Murcia  (USC  y  UMU):  Máster  interuniversitario  en  Tecnologías  de  Análisis  de  Datos  Masivos  –  Big  Data.  Universidad  Carlos  III  de  Madrid:  Máster  universitario  en  Métodos  AnalíFcos  para  Datos  Masivos.  Big  Data.  Cámara  de  Comercio  de  Madrid:  Curso  superior  en  Big  Data.  Orientado  exclusivamente  a  gesFón  y  negocio.  ITMadrid:  Programa  en  Business  Intelligence  &  Big  Data.  Online.  Next  InternaFonal  Business  School:  Master  in  Big  Data  and  Business  Intelligence.  Amaranto  Campus:  Curso  de  Big  Data.  

Programas  y  Másters: