Cursos

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. 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.

Hoy he impartido la primera de mis clases dentro de la asignatura Data Analysis and Visualization for Environmental Magamement del Master in Environmental Management del Instituto de Empresa. El tema, From Data to Scientific Knowledge, todo en 80 minutos.

Así que dando por hecho que mis alumnos acabarán siendo intermediarios entre quienes fabrican ciencia medioambiental y el público general (o ciertas porciones de él), he presentado:

1. La ciencia (experimental) como un proceso en el que las ideas se adaptan a los datos (obtenidos experimentalmente) más que como un conjunto de leyes y hechos fosilizados en libros.
2. Un repaso de los caveats que afectan al proceso de creación científica: reproducibilidad (y la falta de ella), incentivos perversos, pseudociencia, comparaciones múltiples, sesgo de publicación, etc.
3. Y, por el camino, algunas indicaciones sobre sobre datos, las licencias que gobiernan su uso, y los mecanismos para su difusión; el papel del software libre (y R, en particular), etc.

A continuación, el mapa mental del curso (creado con FreeMind):