Cursos

En julio anuncié en mi cuenta de Twitter (léase de abajo a arriba):

Ya está disponible.

Hace unos años, Juanjo Gibaja y yo organizamos un “curso de estadística moderna con R”. Queríamos mostrar en él que otra estadística es posible, que con la ayuda de los ordenadores (¡y de R!) los problemas clásicos de la estadística pueden afrontarse de otra manera. Y que esta manera es más natural y accesible.

Hoy uno de nuestros antiguos alumnos nos ha agradecido que le señalásemos el camino de esos superpoderes:

Se me ha ido pasando y nunca he llegado a escribir aquí que seré uno de los profesores del Experto en Data Science de la U-tad que comienza… de hecho este viernes.

El escribir tan tarde me permite, al menos, presumir de que todo lo bueno que tengo que decir sobre el programa y el claustro no tiene finalidad comercial/propagandística.

Y sí, lo habéis adivinado: la parte del programa que me corresponde tiene que ver con R y algunos de los paquetes que me sacan de apuros a diario (p.e., data.table). Y la otra sobre motores de recomendación. Tema en el que hasta no hace mucho no creía (y tampoco me atraía) pero en el que estoy descubriendo extensiones muy interesantes. Como por ejemplo, esta.

Si lees estas líneas y vives en Madrid o sus alrededores, casi seguro que te interesa el DataBeers de esta tarde. Que a sus tradicionales bondades añade en esta ocasión la de que participaré y hablaré durante seis minutos y veinte segundos sobre mascotas y rebaños de modelos.

¿Nos veremos?

El próximo día 18 de septiembre hablaré de modelos, mascotas y rebaños en el DataBeers de Madrid.

Los detalles (incluido el enlace para registrarse) están disponibles aquí.

Haréis mal en faltar porque, con la excepción de un servidor, el resto del cartel es de primera:

• Pedro Concejero: Decide
• Fran Castillo:  Big data needs artist explorers
• Carlos Herrera: La Geografía de las Redes Sociales Urbanas

Copio (adaptándolo) de aquí:

_everis y MadridEmprende organizan el primer Open Datathon de Madrid.

La competición consiste en crear soluciones innovadoras a partir del uso de datos abiertos. MADdata pondrá a disposición de cada participante datos de la ciudad de Madrid, procedentes del portal de datos abiertos del Ayuntamiento, de servicios públicos, de transporte y movilidad y de redes sociales._

La inscripción está abierta hasta el 25 de julio de 2014.

Finalmente, he aquí una frase del anuncio que me hace mucha gracia:

Aquellos que tengáis la suerte de estar en Barcelona a finales de mes, la tendréis por partida doble: la edición de APIdays Mediterránea de este año tendrá lugar ahí los días 29 y 30 de mayo.

El año pasado participé en la edición de Madrid. Este año no va a poder ser. Pero si tenéis ocasión, os recomendaría muy particularmente las charlas de

• Alberto González Paje sobre web scraping,
• Xavier Badosa, el autor de JSON-stat, sobre la diseminación de información estadística oficial

y, un poco más alejados del asunto central de este blog, las de

Los días 16 y 17 de junio tendrán lugar en Madrid las V Jornadas de la Enseñanza y Aprendizaje de la Estadística y la Investigación Operativa. Cosa de la que tal vez no hubiese llegado a tener constancia de no haber sido por la gentileza de la organización, que me ha invitado a impartir un taller introductorio al big data.

Serán cuatro horas y media en la mañana del 17 organizadas de la siguiente manera:

Los días 16 y 17 de junio de 2014, en Madrid, tendrán lugar las V Jornadas de la Enseñanza y Aprendizaje de la Estadística y la Investigación Operativa. Las organiza el Grupo de Enseñanza y Aprendizaje de la Estadística y la Investigación Operativa (GENAEIO) de la SEIO.

¿Por qué lo menciono? Pues porque estoy en el programa e igual alguien quiere acercarse a verme hablar de big data y similares. Aún no he cerrado los temas que quiero tratar en esas horas pero algunas ideas que me rondan la cabeza son:

Copio aquí el anuncio de un nuevo curso de análisis de datos (ómicos en este caso) con R:

Nos complace anunciaros que el CREAL organiza la segunda edición del “Curso de análisis de estadístico de datos ómicos” que va a celebrarse los días 8, 9 y 10 de abril de 2014. Adjunto Debajo podréis encontrar cómo hacer la inscripción que se llevará a cabo por estricto orden de petición y sólo será posible para los primeros 16 pre-inscritos.

El día 26 de septiembre, alrededor del mediodía, participaré en el VI Encuentro Internacional de Investigación en Información y Comunicación.

Reproduzco aquí el no particularmente breve (y de hecho, el más largo de los publicados) resúmenes por si a alguien le tienta y se acerca:

Una parte fundamental de la labor de cualquier investigador consiste en interpretar adecuadamente los datos sobre los que trabaja. Existen innumerables obstáculos que dificultan dicho proceso: desde la inadecuada preparación para el análisis cuantitativo hasta los sesgos cognitivos estudiados por Kahneman, Tversky o Gigerenzer entre otros.

El lunes que viene, día 27 de mayo, impartiré un taller de… bueno, según el programa, de Principios básicos de estadística. En realidad quiero hablar principalmente de cómo evitar incurrir en el poco conocido error de tipo III —dar la respuesta correcta al problema equivocado— y, en particular, de tres de los fenómenos que nos conducen hacia él:

• La inextricable **multidimensionalidad **de la realidad.
• Nuestra atávica aversión a la incertidumbre.
• El poco temor de Dios con que tomamos el nombre de la causalidad en vano.

La charla formará parte del taller con el que arrancará la competición de periodismo de datos InnovaData , coorganizada por BBVA y la Fundación Ciudadana Civio, que han tenido la gentileza de invitarme.

El año pasado, Juanjo Gibaja y yo organizamos nuestro primer Curso Básico de R. En esta entrada quiero anunciar su inminente reedición: ¡comienza el 11 de febrero!

Las características del curso van a seguir siendo, esencialmente, las mismas:

• Es gratuito.
• No da derecho a diplomas o certificados de ningún tipo.
• No es presencial.
• Plazas ilimitadas.
• Está basado en el autoestudio: cada participante tendrá que leer y trabajar por su cuenta.
• Está supervisado: los organizadores del curso nos encargaremos del programa, de dar soporte de última instancia a las preguntas abiertas por los estudiantes.
• Es colaborativo: hemos desarrollado una plataforma web para que quienes sigan el curso puedan plantear preguntas y, como parte fundamental del programa, tratar de responder las de sus compañeros.
• Es genérico. Cada cual quiere aprender R por un motivo distinto: unos, para analizar encuestas; otros, por su interés en la minería de datos; algunos, para analizar series temporales,… El curso está pensado para llevar a cada cual hasta el mismo umbral de su tema de interés de forma que pueda después de él avanzar en el tema por su cuenta. Pero sin hacer especial hincapié en ningún asunto concreto.
• El contenido estadístico será mínimo (se limitará a algo de estadística descriptiva y poco más).

Los interesados encontrarán más información en este documento.