Comisión GRUFFAT, Carolina, MIGLIORINI, Agustina
Horario: Martes 17:00 a 19:00 hs | Aula: SG 214
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Comisión 25 ORTIZ, María, BORDOY, Giselle y ESCUDERO, Nacho
Horario: Miércoles 17:00 a 19:00 hs | Aula: SG 214
Facebook: BigDataDATOSUBA
INTRODUCCIÓN
Hoy día nuestras interacciones en las plataformas y redes sociales se traducen en datos que son almacenados, procesados y vueltos a poner en uso, gracias a algoritmos que permiten definir nuestros gustos e inclinaciones. El boom de los datos masivos, o el fenómeno de los BigData, es consecuencia y a la vez posibilidad de ser de la proliferación de los dispositivos digitales. El flujo constante de datos es lo que hace funcionar desde los turnos en un hospital hasta complejas cadenas de producción globalizadas, que requieren de insumos y partes de distintos puntos del planeta, pasando por los avisos personalizados que nos llegan por las redes.
Por eso, actualmente nuestra sociedad genera un volumen de la información de una dimensión casi imposible de aprehender para quienes crecimos en la cultura predigital. El salto cuantitativo en el volumen de datos implica un salto cualitativo; empezamos por lo tanto a abordar fenómenos que eran inexistentes o imperceptibles en otra escala, o como dicen los autores de la Revolución de los datos masivos, Schörnberger y Cukier: «Una inmensa cantidad de cosas que antes nunca pudieron medirse, almacenarse, analizarse y compartirse están convirtiéndose en datos.»
En un mundo cada vez más atravesado por los BigData es necesario entender de dónde vienen, cómo se generan y hacia dónde van los datos, así como empezar a hablar su idioma, que es el de la visualización.
¿Qué son los datos? ¿Cómo se obtienen? ¿Qué se hace con ellos?¿Quién? ¿Dónde se usan? ¿Para qué sirven?¿Por qué es importante visualizarlos? son algunos de los que interrogantes que guiarán el trabajo en clase.
PROCESO
Con estas preguntas, y otras que surjan en el camino, nos proponemos conocer el mundo de los BigData; además de lecturas, en el recorrido incorporaremos herramientas para trabajar con grandes volúmenes de datos y las exploraremos en clase. Empezaremos trabajando con bases de datos estadísticas y luego abordaremos bases con datos de medios sociales, masivas en su carácter, pues registran interacciones de millones de usuarios en las redes sociales, y que actualmente conforman una fuente riquísima para analizar y entender procesos sociales.
El curso, de carácter práctico, se centra en un trabajo con datos que los alumnos deberán realizar utilizando herramientas de visualización. Esta experiencia se enmarca en el proyecto de investigación UBATIC que está llevando adelante la cátedra, «Big Data y herramientas de visualización de la información en el aprendizaje por proyectos», que es parte de la línea de trabajo “Potenciar la enseñanza en el nivel superior a través de las nuevas tecnologías” del Centro de Innovación en Tecnología y Pedagogía (CITEP) de la UBA.
Los alumnos, en grupos de 4, elegirán un tema a trabajar, e irán definiendo las preguntas, las fuentes, los datos, las variables, para realizar ejercicios en base a los datos y a su visualización.
CRONOGRAMA
BIBLIOGRAFíA
(1) Mayer-Schönberger, V. & Cukier, K. (2013) “Ahora”, “Más”, “Confusión” y “Datificación” en Big data. La revolución que transformará los modos en que vivimos, trabajamos y pensamos. Madrid: Turner. URL: http://catedradatos.com.ar/media/3.-Big-data.-La-revolucion-de-los-datos-masivos-Noema-Spanish-Edition-Viktor-Mayer-Schonberger-Kenneth-Cukier.pdf
(2) Hopenhayn, Daniel. “Martin Hilbert, experto en redes digitales: ‘Obama y Trump usaron el Big Data para lavar cerebros’”, The Clinic, Santiago de Chile, 19 de enero 2017. URL: http://catedradatos.com.ar/recursos/obama-y-trump-usaron-el-big-data-para-lavar-cerebros/
(3) Mosco, V. (2014) A la nube. Big data en un mundo turbulento. Colorado: Paradigm Publishers. URL: http://catedradatos.com.ar/media/VINCENT-MOSCO-BIG-DATA-Y-CULTURA-DE-LA-NUBE.pdf
(4) Rosling, H. «Las más lindas estadísticas que hayas visto jamás«, Charla TED 2006. http://catedradatos.com.ar/recursos/las-mas-lindas-estadisticas-que-hayas-visto-jamas/
(5) Tufte, E. (1990) Envisioning information. Cheshire, Connecticut, EEUU: Graphics Press.
(6) Rogers, R. (2013) “After Cyberspace: Big Data, Small Data”. MIT press.
(7) Manovich, L. Zooming into instagram city, 2013 http://firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/view/4711
(8) Alamo, S., Migliorini, A., Gonzalez Ocampo, E., et. al… () “Las desapariciones de Luciano Arruga y Franco Casco: investigación sobre la construcción discursiva de los casos a través de la metodología digital de la analítica cultural”. Revista Virtualis.
INFORMACIÓN EXTRA
Programa 2018 http://catedradatos.com.ar/programas-anteriores/programa-2018-2-cuatrimestre/
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