Cursos

El jueves 12 de diciembre impartiré un taller titulado Big data analytics: R + Hadoop en las V Jornadas de Usuarios de R.

Va a ser un taller práctico y eso exige de los asistentes que quieran aprovecharlo disponer de una plataforma (¡no trivial!) sobre la que seguirlo y poder realizar los ejercicios. Además de poder seguir ahondando en el asunto después y por su cuenta.

Los requisitos son los siguientes:

Software:

Este miércoles (2013-06-19 en formato ISO 8601: a ver si os vais acostumbrando a él de una bendita vez) hablaré en MediaLab Prado sobre la EPA y más cosas.

Va a ser una charla enteramente antiinstitucional y subversiva. Voy a tratar de abrir varias cajas de Pandora y liberar los correspondientes demonios. Y no voy a tener piedad con las neuronas de los asistentes: quienes acudan, que traigan unos sudokus hechos de casa a modo de calentamiento.

Ayer, tal y como anuncié el otro día, participé en el Taller InnovaData de periodismo de datos. El vídeo de mi intervención (a partir del minuto 2:02:00 aproximadamente) puede verse en

Las diapositivas de la charla (que en el vídeo, desgraciadamente, son, por así decirlo, tanto asíncronas) pueden descargarse aquí.

La semana que viene y con el lema

The Web 1.0 was readable, the Web 2.0 was social, now the web is programmable through application programming interfaces (aka APIs)

se celebrará en Madrid APIdays Mediterranea, un encuentro de entusiastas de las APIs.

Y dentro del programa, el sábado día 1, a la una menos cuarto —una hora compatible con mis poco matutinos hábitos—, tengo asignado el taller Rapidays: Quick introduction to R & APIs al que están, por supuesto, invitados los lectores de estas páginas (y para los que podría llegar a tener descuentos para el evento completo y entradas gratuitas para mi taller en particular).

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.

Victor Peinado y yo estamos organizando un grupo de lectura. Junto con quienes se nos sumen, vamos a ir leyendo el libro Analyzing Linguistic Data: A practical introduction to Statistics", que trata de:

• R (instalación, gráficos, etc.)
• Métodos estadísticos con R (modelos lineales, clústering,
• clasificación, modelos mixtos)
• Lingüística (que es el contexto en el que se aplica lo anterior).

La participación en este grupo está indicada para quienes tengan interés en las aplicaciones lingüísticas de la estadística (y de R, por supuesto). Y muy particularmente para esos lingüistas que se han encontrado con que su disciplina (o grandes partes de ella), cada vez más, está dejando de ser de letras.

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):

¿Has oído hablar de R y quieres probarlo? ¿Sabes de alguien que esté pensando en hacer sus pinitos con él y que no sepa por dónde empezar?

Codeschool.com (en colaboración con O’Reilly) han creado un microcurso, Try R, que permite familiarizarse con lo básico de R sin instalar nada, desde el navegador.

¿Quieres probar R? No tienes excusa.

Hace unos meses, Juanjo Gibaja y yo lanzamos el un curso básico de R. Animados por el éxito de crítica y público, volvemos a la carga con uno nuevo. Esta vez el curso se titula Introducción a la estadística moderna con R. Y su presentación es:

La estadística es una disciplina científica joven: la mayor parte de los conceptos básicos de los que se ocupan los libros de texto tienen apenas 100 años.

El curso básico de R ha concluido. Hemos tenido 904 inscritos (aunque de ellos sólo un porcentaje pequeño ha tenido una participación activa) que a lo largo de 5 semanas han seguido el programa que planteamos Juanjo Gibaja y yo.

Quiero dar las gracias a los participantes en el curso y muy particularmente a quienes han contribuido más activamente en nuestra plataforma de preguntas y aprendizaje.

Al acabar hemos hecho una pequeña encuesta entre quienes lo han seguido con los resultados siguientes:

La Universidad de Murcia ha organizado dos talleres sobre R:

• Iniciación a los gráficos estadísticos con R, es el día 19 de julio de 2012, de 10:00 a 13:00h.
• Creación automática de informes con R: markdown + knitr, tendrá lugar el 24 julio a la misma hora.

Ambos tienen un enfoque eminentemente práctico y podrán seguirse por videoconferencia (entrando como invitado).

Hoy ha comenzado el curso básico de R. A Juanjo Gibaja y a mí nos ha sorprendido (muy agradablemente, por cierto) el espectacular recibimiento que ha merecido el curso: tenemos prácticamente 700 usuarios registrados.

El programa de la primera semana cubre:

• Los capítulos 1 a 6 de icebreakeR
• Los capitulos 1 a 6 de An Introduction to R
• El minitutorial de RStudio que he colgado de r-es.org y que es editable y mejorable por todos.

El objetivo no declarado es, sin embargo, que quienes sigan el temario de esta primera semana con aprovechamiento sustituyan Excel por R a la hora de trabajar con tablas (o ficheros csv) y realizar operaciones básicas sobre ellos. ¡Porque no hay color!