Introducción Caso de estudio Avances

Small Data para EducaciónMás de un millón de pirámides de población de España

Benito M. Zaragozí

XVII Congreso Nacional de TIG - Málaga 29, 30 Junio y 1 Julio2016

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Big Data vs Small Data

• Gil Press (Forbes), 12 Big Data Definitions: What’s Yours?• Dough Laney (META), 3D Data Management: Controlling

Data Volume, Velocity, and Variety

Cuadro 1: Comparación rápida de Small Data y Big Data

3 Vs (o más) Small Data Big DataVolumen Un humano puede con ello (<10 GB) Un humano no puede con ello (> 1 TB)Velocidad Flujo constante (periodicidad) Enormes oleadas por milisegundoVariedad Formatos esperados (estructurados) Formatos desconocidos (multiestructurados)Veracidad Conocimiento previo de los patrones Incertidumbre sobre datos y formatosValor Suele ser conocido Creencia de que a más datos más valorTecnologías Un servidor, SQL, Excel, manual Cluster, Hadoop, NoSQL, Python, R, Machine-LearningLéxico Database, Data Warehouse, Data Mart Data Lake

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Visualizaciones

Figura 1: Rafa Höhr, Un reto periodístico: la visualización de resultadoselectorales

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Visualizaciones

Figura 2: Rafa Höhr, Un reto periodístico: la visualización de resultadoselectorales

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Aprendizaje basado en visualizaciones

Ventajas según @Day2012 y @Shaffer2011 :

• Los estudiantes suelen ser más comprometidos en suaprendizaje activo.

• El uso de datos locales en las lecciones facilita que losestudiantes participen más activamente en el aprendizaje.

E inconvenientes :

• El mayor impedimento para la adopción de estas técnicas es eltiempo necesario para encontrar, aprender, instalar, desarrollare integrar buenas visualizaciones en un curso.

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Pirámides de población

• Son visualizaciones con un gran poder explicativo.• Se pueden integrar en el aula con un mínimo esfuerzo.• Existen implementaciones en todo tipo de plataformas, librerías,

etc [1], [2], [3]• Muestran datos disponibles habitualmente en censos y

padrones (Small Data).

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Pirámides de Chichinabo.org

Figura 3: chichinabo.org | Chichinabo.org en GitHubSmall Data para Educación Benito M. Zaragozí

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Spatial Data Warehouse

Figura 4: Esquema simplificado de la plataformaSmall Data para Educación Benito M. Zaragozí

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¿Más o menos un millón. . . ?

Figura 5: Datos de población por edad y sexo disponibles en INESmall Data para Educación Benito M. Zaragozí

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Reproducibilidad científica

Figura 6: Encuesta de Nature sobre reproducibilidad científicaSmall Data para Educación Benito M. Zaragozí

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Reproducibilidad científica

Figura 7: Roger D. Peng, Reproducible Research: Concepts and Ideasp.10 on Coursera

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Pirámides de chichinabo ayer (Dic. 2015). . .

Figura 8: Despliegue con algo de configuración manual

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Pirámides de chichinabo hoy. . .

Figura 9: Despliegue casi automático

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Despliegue de la plataforma

Figura 10: Asciinema del compose up -d

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Orquestación de software

Figura 11: Sam Alba, Deploy and manage any cluster manager withDocker Swarm

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References

• Day, T. 2012. “Undergraduate Teaching and Learning inPhysical Geography.” Progress in Physical Geography 36 (3):305–32. doi:10.1177/0309133312442521.

• Shaffer, Clifford a, Monika Akbar, Alexander Joel D. Alon,Michael Stewart, and Stephen H. Edwards. 2011. “GettingAlgorithm Visualizations into the Classroom.” Proceedings ofthe 42nd ACM Technical Symposium on Computer ScienceEducation - SIGCSE ’11, 129.doi:10.1145/1953163.1953204.

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