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📝Se da valor a la información por medio de códigos

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📌Estos conocimientos sirven para aportar valor, basándose en datos.

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📊 Estadística y matemática
💻Programación
📰 Negocios
📕 Comunicación

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💻 Proceso que analiza e interpreta grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados.

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💻 Información sobre algo concreto .

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🧬Conjunto de conocimientos

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Elaboración de códigos

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💻Mente con algoritmos programadora de datos.

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💻 Ciencia de Datos

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✏ Revisamos el trabajo final en la plataforma de Padlet y lo realizamos cambios para mejorarlo. 💯

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✍ Toda la información va en relación al tema de estudio: Ciencia de Datos💻 , cada integrante colocó la información en la plantilla Padlet

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👩‍🏫 Planificar y escoger la plantilla en padlet
👩‍🏫 Organizar ideas
👩‍🏫 Temas a desarrollar
👩‍🏫 Recursos Textuales
👩‍🏫 Recursos Audiovisuales

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📌 Recolectamos toda la Información
📌 Seleccionamos por puntos la información.
📌 Analizamos los puntos propuestos.
📌 Dialogamos para socializar opiniones.

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📕 Libros 📝 PDF 💻 Videos 📰Artículos

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📕Tema de Estudio: Ciencia de datos 💻

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¿Cuáles son las 7 v de Big data?

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Instituto de Ingeniería del Conocimiento - IIC

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Mejora en la eficiencia y optimización de costes

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Mejora en la eficiencia y optimización de costes

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Información encontrada

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ENUMERAMOS EN UN ÍNDICE LAS ACTIVIDADES DEL GRUPO📝

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¿Qué actividades hicimos para desarrollar el tema?

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¿Qué actividades hicimos para desarrollar el tema?

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Llevo bastante tiempo leyendo sobre Big Data, Small Data, Internet de las cosas etc... y hablando con decenas de profesionales en las empresas sobe este tema. Lo que termino de concluir es que hay mucha confusión derivada, consciente o inconscientemente sobre el termino y que esto provoca que no respondamos adecuadamente qué es el big data.

Así, el big data se ha convertido en un termino de moda para consultores y directivos sin saber en muchos casos de lo que hablan.

¿Cómo un director que no sabe lo que es Google Analytics puede saber algo sobre el big data?

Da igual, lo importante es que nadie nos pase por la derecha y si hay que decir que "yo soy el big data" lo haremos.

En este sentido y como primera aproximación al entorno en el que nos movemos, gestión de información-datos generados fuera de las empresas, me he atrevido a hacer esta primera clasificación que quiero compartir con vosotros para poder recibir la crítica u orientación oportuna, dado que es mi intención darle aire en este blog al debate sobre qué es el big data y hacia donde debería ir dentro de la empresa.

Sin Internet no podemos entender qué es el big data

El llamado Big Data, está generando una enrome confusión derivada de una visión parcial del observador.

La inmensa profusión de datos e informaciones que aparecen derivados del proceso de digitalización que esta sufriendo el mundo, nos está llevando a una auténtica revolución en la forma de gestionar procesos productivos, aplicaciones y nuestra propia vida.

Así como la manera de entenderlos y de compartirlos.
El Big Data se da a mi entender en tres niveles:
Nivel 1 o Nivel Consciente del World Wide Web:

Esta es la información y datos puestos en la Red por decisión consciente de personas y empresas:

Webs, Blogs, medios...

Redes sociales: Twitter, LinkedIn, Facebook

Bases de datos

Los volúmenes de esta informacion y estos datos son claramente inferiores a los de otros niveles y aun así, su tamaño es abrumador. Van desde los pequeños cambios que pueden apreciarse en una web (precios, anuncios, descripciones) a artículos o publicaciones científicas o la informacion que compartimos en redes sociales.

Millones de items diarios.

¿Cual es el valor de todo esta información? Su valor reside en comunicar, compartir conocimiento. analizar, relacionar y facilitar predicciones de comportamiento, avances tecnológicos, prevenir epidemias (Twitter), identificar inversiones, detectar oportunidades y amenazas. En la vida personal reconocer objetos y disponer de información avanzada, o simplemente el tráfico o el mejor estacionamiento, o la mejor oportunidad para hacer una compra...

Sus aplicaciones son muchísimas y están al alcance de la gran mayoría de las organizaciones.

Nivel 2 o Nivel inconsciente de la generación de datos

Es lo que se conoce como el Automatic Personal Data (APD) o datos generados por uso de dispositivos por parte de las personas, como ordenadores, smartphones y apps de dispositivos.

La generación de estos datos es inconsciente por parte de los individuos pero proveen de un montón de información sobre donde estamos, nuestros gustos, y actividades. Como comprenderás aquí se generan una cantidad brutal de datos que las empresas están dispuestas a explotar.
El valor de estos datos es muy alto ya que permiten:

La reducción de costos de todo tipo,

El análisis de comportamientos,

La gestion y optimizacion de la publicidad,

La geolocalización y gestion del tráfico,

Así como la planificación de suministros, seguridad, salud, gestión avanzada de recursos al servicio de los ciudadanos,

Sus aplicaciones son muchísimas pero los datos pertenecen a un grupo selecto de compañías a los que les cedemos la propiedad de estos datos y que pueden hacer el uso que más les convenga.

No son datos de dominio publico como ocurre con los del nivel 1 y por lo tanto solo pueden ser explotados por empresas de telecomunicaciones o de nuevas tecnologías.

Nivel 3 o Nivel impersonal de los datos, la Internet de cosas

El tercer nivel es el nivel de donde se producen e intercambian datos entre máquinas. Es lo que se conoce como el Internet de las cosas.

La generación de estos datos tiene como origen la interactuación de las máquinas entre ellas.

Las aplicaciones pueden ser amplísimas pero sobre todo se habla en este campo de las Smart cities o plantas de producción autogestionadas.

¿Te suena eso de almacenes totalmente controlados por máquinas o las redacciones de periódicos sin periodistas o los vehículos sin conductor, la ropa inteligente, electrodomésticos, controles de fuga de agua o consumo eléctrico?

Pues esta es la Internet que lo hace posible.

Su gran valor reside en:

Reducción de costos de todo tipo.

Control eficiente de máquinas, organizaciones, cultivos, agua, petróleo, energía, suministros, transporte de mercancías, prevención de catástrofes. ...

Son muchas las aplicaciones que pueden desarrollarse en ese campo y donde la figura del científico de datos cobra especial relevancia.

¿Lo que no quieren que sepas sobre qué es el big data?

El problema del termino Big Data no es el mismo termino en si, sino el significado interesado que le pretenden dar.

Está claro que Big data es tratamiento masivo de datos. ¿Pero de que datos?

Lo que planteo. No es aclarar el termino, sino intentar al menos diferenciar los tres grandes campos en los que se mueve la información y los datos que aparecen derivado de la digitalización.

En este sentido, el problema es que los periodistas, los consultores, los ponentes etc... cuando nombras la palabra "big data" solo parecen querer dar espacio para el Internet de las cosas y ahora poco a poco también al APD.

Tal vez porque es el nivel que más esperanzas suscita o porque es el más tangible o porque determinados agentes de la industria están trabajando descaradamente en ello para monopolizar el termino y concionar las inversiones.

Hice la prueba el otro día en una conferencia del presidente de ANFAC, haciendo una mención al termino centrado en el nivel 1 y a la salida estaba rodeado. ¿Por qué? Porque la mayoría de las personas y directivos solo oye hablar sobre Big Data casi exclusivamente relacionado con el nivel 3 y algo con el 2.

Y claro las empresas que pueden hacer uso del Big Data en esos dos niveles no son muchas. Sin embargo desde el punto de vista del Big Data de nivel 1 cualquier empresa puede empezar a explotar esos datos porque para empezar su titularidad es pública.
Aquí todas las organizaciones tienen la oportunidad de auto mejorarse.
Corresponde al mundo de las empresas y a sus directores tener al cliente en el centro de sus decisiones, controlar a la competencia y observar lo que se dice y hace en la WWW por parte de otras personas, empresas e instituciones.

El APD, según mis investigaciones, va estar en manos de empresas especializadas donde su modelo de negocio se base claramente en la explotación de los datos obtenidos por sus dispositivos o aplicaciones.

Esto ya lo hacen Google y Amazon. Pero iremos viendo cantidad de Start Ups que se posicionaran en este espacio.

De hecho por lo que he podido informarme hablando con operadores, agencias y empresas, es un mercado ya estructurado donde hay vendedores de espacios (medios y nuevos agentes con públicos fidelizados, google, blogs..), integradores distribuidores de espacios, y al otro lado estamos las personas escrutadas por nuestros Smart, dibujando nuestro perfil de compartimiento, que leído por quien dispone de estos datos (las telefónicas, Apps, Google..) venden a los primeros o a los distribuidores el target de perfiles concretos para hacer la publicidad más precisa que hayamos podido conocer.

En el APD es donde más dinero se está metiendo y donde creo el Big Data más va a desarrollarse en los próximos años. Dando lugar a servicios avanzados que las empresas podremos adquirir.

Para mí, lo importante es saber dónde estamos, donde están los demás, y luego ser capaces de integrar de manera consciente a la organización cada uno de los niveles del Big Data si fuera necesario.

Pero sin atragantarse.

Todavía la mayoría de los directivos desconocen términos como RSS o Google News así que imagínate lo que es hablar del tratamiento de datos en la empresa al nivel del BIG DATA.

En este sentido, creo que ante el interés que suscita Big Data, debemos tener muy claro cuál de sus tres niveles es que nos puede ayudar.

En conclusión qué es el Big Data

La popularización de conceptos como "Big Data" asimilado a la gestión masiva de datos está facilitando una creciente confusión que iguala de forma muy frívola una parte del fenómeno con el todo.

Lo hemos vivido con el "marketing", concepto que hoy muchas personas lo asimilan a publicidad, cuando es un concepto mucho más rico y profundo. "Este producto lo único que tiene es mucho marketing", para querer decir que no vale nada, que es puro resultado de un esfuerzo publicitario.

La aparición de INTERNET, o la incorporación de técnicas digitales a nuestra forma de relacionarnos, entendernos, documentarnos etc, está produciendo un tremendo "shock" en todos los agentes.

A finales del siglo pasado nace INTERNET y aun hoy pocas personas están siendo capaces de asimilar la información que nos facilita. Por si no fuera poco, en la primera década del presente siglo, nosotros como personas nos convertimos en fuente masiva de información, como consecuencia de dos grandes fenómenos:

1. El primero derivado de acciones voluntarias de las personas, relacionado con las "redes sociales, blogs", etc

2. Y el segundo, la producción inconsciente de información y datos, que aparecen por el uso de dispositivos que permiten a terceros conocernos y predecir nuestro comportamiento como nunca antes hubiéramos imaginado.

En esta contexto y para complicarlo todo nos encontraremos con una jerga de nombres para intentar poner "apellidos" a las diferentes formas de definir esta serie de fenómenos tan dispares para decir lo mismo. Lo cual dificulta a las organizaciones algo que debería ser una prioridad, tener un plan en el que ir incorporando los datos, la información y los hechos a sus procesos productivos.

Para poder enfrentarnos a este contexto, lo mejor es tener muy en cuenta cuales son las ventajas de tener una estrategia de análisis de datos para tu empresa.

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Guía para entender qué es el Big Data de una maldita vez

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Llevo bastante tiempo leyendo sobre Big Data, Small Data , Internet de las cosas etc... y hablando con decenas de profesionales en las empresas sobe este tema. Lo que termino de concluir es que hay mucha confusión derivada, consciente o inconscientemente sobre el termino y que esto provoca que no respondamos adecuadamente qué es el big data.

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Información encontrada

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Tema encontrado

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Información encontrada

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La ciencia de datos es una ciencia interdisciplinaria aplicada. El objetivo de la ciencia de datos es generar conocimiento a partir de los datos, por ejemplo, para optimizar la gestión corporativa o para apoyar la toma de decisiones. Se utilizan métodos y conocimientos de diversas áreas como matemáticas, estadística, estocástica, informática y know-how de la industria.

Traducido al alemán, ciencia de datos significa ciencia de datos. Es una ciencia aplicada e interdisciplinaria que utiliza métodos y conocimientos de numerosas áreas diferentes, como matemáticas, estadística, estocástica, informática y conocimientos de la industria. El término ciencia de datos se ha utilizado desde la década de 1960. En ese momento todavía se consideraba sinónimo de informática. La ciencia de datos ha sido una disciplina independiente desde el comienzo de este milenio.

Hay cursos separados para ciencia de datos. Las personas que trabajan en el campo de la ciencia de datos se conocen como científicos de datos. No es necesario haber obtenido un título de científico de datos, pero puede ser matemático, informático, programador, físico, economista empresarial o estadístico que haya adquirido sus conocimientos especializándose en tareas de ciencia de datos.

El objetivo de la ciencia de datos es generar conocimiento a partir de los datos, por ejemplo, para apoyar los procesos de toma de decisiones o para optimizar la gestión corporativa. En el entorno de big data, la ciencia de datos se utiliza para analizar grandes cantidades de datos con aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA). La ciencia de datos se utiliza en diversas industrias y áreas especializadas.

Los objetivos de la ciencia de datos

Los objetivos de la ciencia de datos son:

Genere conocimiento a partir de datos,

Derivando recomendaciones de acción a partir de datos,

Apoyo a la toma de decisiones,

Optimización y automatización de procesos comerciales,

También apoyo a la gestión corporativa

Haz pronósticos y predice eventos futuros.

Las disciplinas de la ciencia de datos

La ciencia de datos es una ciencia interdisciplinaria que utiliza y aplica conocimientos y métodos de diversas áreas. Las matemáticas, la estadística y la estocástica forman un bloque importante de conocimiento. Es la base para evaluar datos, interpretarlos, describir hechos o hacer pronósticos. Para prever eventos futuros dentro del alcance de la analítica predictiva, la estadística inductiva, por ejemplo, se utiliza además de otros métodos estadísticos.

Otro bloque de conocimiento en ciencia de datos es la tecnología de la información y la informática. La tecnología de la información proporciona procesos y sistemas técnicos para recopilar, agregar, almacenar y analizar datos en bases de datos. Los elementos importantes en esta área son las bases de datos relacionales, los lenguajes de consulta de bases de datos como el lenguaje de consulta estructurado (SQL), los lenguajes de programación y scripting como Python y Perl, y mucho más.

Además del conocimiento científico específico, la ciencia de datos accede al llamado conocimiento de la industria (conocimiento de dominio o conocimiento de la industria). Este conocimiento es necesario para comprender los procesos en una organización en particular o una empresa en una industria específica. El conocimiento de dominio puede ser, por ejemplo, conocimiento empresarial, conocimientos de logística o conocimientos de especialistas médicos.

Big data y ciencia de datos

Debido al aumento continuo en la cantidad de datos a procesar o analizar, el término big data se ha establecido. Big Data se ocupa de métodos, procedimientos, soluciones técnicas y sistemas de TI que pueden hacer frente a la avalancha de datos y procesar grandes cantidades de datos en la forma deseada. Los macrodatos son un área importante de la ciencia de datos. La ciencia de datos proporciona conocimientos y métodos para recopilar, recopilar y almacenar datos extensos estructurados o no estructurados (por ejemplo, en un lago de datos), procesarlos con la ayuda de procesos paralelos y analizarlos. La ciencia de datos utiliza, entre otras cosas, minería de datos, aprendizaje automático (ML), aprendizaje profundo (DL), redes neuronales artificiales (ANN) e inteligencia artificial (AI).

¿Qué hace un científico de datos?

Las personas involucradas en la ciencia de datos se conocen como científicos de datos. Ha adquirido sus conocimientos al completar un curso de ciencia de datos o al especializar sus conocimientos. Los científicos de datos son a menudo informáticos, matemáticos, estadísticos, economistas empresariales, programadores, expertos en bases de datos o físicos que han recibido más formación en ciencia de datos.

Además del conocimiento específico de la materia, un científico de datos debe poder presentar claramente el conocimiento generado a partir de los datos y acercarlo a varios grupos destinatarios. Se necesitan habilidades adecuadas de comunicación y presentación. Tienen una función de asesoramiento a la dirección o dirección de una empresa. En el entorno corporativo, los términos científico de datos, analista de negocios o analista de datos a menudo se confunden. A veces, sus tareas y áreas de actividad se superponen.

Mientras que el analista de datos lleva a cabo análisis de datos clásicos y prácticos, el científico de datos persigue un enfoque más científico con métodos sofisticados, por ejemplo, inteligencia artificial o aprendizaje automático y técnicas avanzadas de análisis y predicción. El científico de datos se distingue del analista de negocios en que el enfoque de su trabajo no es únicamente el análisis de modelos y procesos comerciales. Los analistas de negocios utilizan los datos preparados por los científicos de datos y los modelos y herramientas de datos, como paneles de control interactivos o KPI proporcionados por ellos para sus análisis.

Áreas de aplicación de la ciencia de datos

Apenas existen límites para las posibles aplicaciones de la ciencia de datos. Dondequiera que surjan grandes cantidades de datos y deban tomarse decisiones sobre la base de los datos, el uso de métodos de ciencia de datos tiene sentido. Las industrias y disciplinas típicas en las que la ciencia de datos es de gran importancia son la atención médica, la logística, la venta minorista en línea y física, los seguros, las finanzas, la industria y la fabricación.

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✅ ¿Qué es la ciencia de datos? - Explicatech 【2021】

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La ciencia de datos es una ciencia interdisciplinaria aplicada. El objetivo de la ciencia de datos es generar conocimiento a partir de los datos, por ejemplo, para optimizar la gestión corporativa o para apoyar la toma de decisiones. Se utilizan métodos y conocimientos de diversas áreas como matemáticas, estadística, estocástica, informática y know-how de la industria.

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Tema encontrado

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EJEMPLOS DE APLICACIÓN EN LA EDUCACIÓN 📚

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EJEMPLOS DE APLICACIÓN EN LA EDUCACIÓN 📚

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CIENCIA DE DATOS en 7 Minutos ⚡️💻 ¿Qué es Data Science Español?

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Publicado: | Fuente: Cooperativa

Recuerda nuestra campaña "Todos podemos hacer más", si tienes una iniciativa solidaria que quieras comunicar, llámanos al 223648003 o visita nuestro sitio si quieres hacer tu aporte

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[Audio] Hablando de...: ¿En qué consiste el Big Data?

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A propósito del informe que entregó el Gobierno al Ministerio Público sobre la crisis social en Chile, Pablo Viollier, analista de Políticas Públicas de la ONG Derechos Digitales, explicó a "Hablando de..." el concepto de Big Data y para qué sirve.

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BÚSQUEDA DE IMÁGENES

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OBSERVACIÓN DE VÍDEOS

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BÚSQUEDA DE INFORMACIÓN

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CIENCIA DE DATOS en 7 Minutos ⚡️💻 ¿Qué es Data Science Español?

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BIG DATA EN EDUCACIÓN

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CIENCIA DE DATOS

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Utilizaremos diferentes imágenes acerca del Big data, donde se reflejará sus características, beneficios, ventajas y desventajas.

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¿CUÁL SERÁ NUESTRO TEMA DE ESTUDIO?

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EJEMPLOS

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¿Qué son las BASES DE DATOS? - La mejor explicación en español

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CIENCIA DE DATOS en 7 Minutos ⚡️💻 ¿Qué es Data Science Español?

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Estos son los puntos que encontré en este pdf.

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Este es el tema que encontré en este pdf.

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Estos son los puntos que encontré en este pdf.

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Vista de Big Data en la Educación: Beneficios e Impacto de la Analítica de Datos | Revista Científica y Tecnológica UPSE

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Aunque aún está dando sus primeros pasos, son muchos los expertos que vaticinan que el big data supondrá una auténtica revolución en el ámbito educativo, pero ¿de qué manera están relacionadas? Tal vez primero haya que responder a unas preguntas.

¿Qué es el el big data? Se trata de un conjunto de tecnologías y prácticas que hacen posible el almacenamiento, tratamiento y análisis de las enormes cantidades de datos que se generan en el mundo. Hablamos de unos 1.700 billones de bytes por minuto.

¿Para qué sirve? Utilizando el símil del famoso cuento de Caperucita y el lobo, sirve "...para verte mejor", porque eso, realmente, es lo que permite el big data: vernos, escucharnos y analizarnos para conocernos mejor.

¿Cómo funciona? Utilizando potentísimos equipos informáticos que procesan con rapidez y eficacia millones de datos a la vez. Esto permite encontrar correlaciones entre datos y detectar patrones y tendencias que sirven para realizar pronósticos fiables para la toma de decisiones.

¿Y esto cómo se aplica en la educación? Según Dan Kerns, ingeniero de software experto en big data, en la educación todo esto se traduce en tres grandes posibilidades: la posibilidad de implementar una educación personaliza derivada del conocimiento exhaustivo de cada niño; la posibilidad de obtener feedback en tiempo real y actuar en consecuencia y, por último, la posibilidad de compartir el conocimiento. Y no es él el único que lo piensa.

Para Salvador Rojas, pedagogo, formador y asesor en innovación educativa, el éxito del big data radica, precisamente, en que permite mejorar los procesos de enseñanza/aprendizaje, en cuatro niveles: descriptivo (qué ocurre); diagnóstico (por qué ocurre), predictivo (qué puede suceder) y prescriptivo (cómo se puede mejorar).

Educación personalizada
Y es que, como dice Julià Minguillón, responsable del área de investigación del E-Learn Center de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC) "los datos aportan a los docentes mucha información sobre sus alumnos". Mediante su análisis, un profesor podría descubrir si su alumno progresa adecuadamente o no, por qué no lo hace y, lo más importante, poner una solución en tiempo real. Todo ello, Según él, "nos permite caminar hacia una personalización del proceso de aprendizaje", afirma.

En esta misma línea se expresa Teresa Sancho, profesora de Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación también de la UOC: "Está muy bien poder reaccionar al instante, no solo cuando ha terminado el curso, y dar a cada cual lo que necesita, pero para poderlo hacer, necesitamos unos indicadores adecuados que nos permitan tomar el pulso al aula y tomar decisiones", comenta Sancho.

Patrones de comportamiento
Tomar el pulso al aula es, precisamente, lo que está haciendo AltSchool, una start up educativa de Estados Unidos que cuenta con cuatro escuelas y que ha puesto en marcha un ambicioso proyecto de big data con el fin de mejorar la educación de los estudiantes de 0 a 12 años.

El grupo escolar cuenta para ello con aplicaciones que controlan la asistencia de los alumnos y ordenadores y otras herramientas tecnológicas que registran permanentemente su actividad académica. Además, disponen de cámaras de vídeo para grabar constantemente lo que sucede en las aulas desde múltiples ángulos, con el fin de capturar las expresiones faciales de los niños, registrar su forma de hablar, el vocabulario, qué cosas les llaman más la atención, etc. El análisis de toda esa información proporciona una comprensión integral de cada alumno basada en sus patrones de conducta, estados de ánimo, rendimiento, etc., que permite darle a cada uno la educación que necesita atendiendo a sus necesidades y diferencias.

Y aunque la idea de poner cámaras en las aulas y analizar el comportamiento de los niños genera debate y controversia, todavía no resuelto, para el CEO de AltSchool, Max Ventilla, es el futuro de la educación.

Anticiparse al problema
Puesto que el análisis masivo de información permite realizar diagnósticos en tiempo real, el big data también se está convirtiendo en una herramienta importante para detectar casos de riesgo y actuar antes de que el problema llegue.

Uno de los mayores retos para los profesores es mantener el interés e implicación de los alumnos en clase. En este sentido, Óscar Sanz, director de Educación de Microsoft Ibérica, asegura que en países como España, que cuentan con clases más grandes que la media internacional, puede resultar difícil para los profesores monitorizar el gran número de factores que influyen en la forma de aprender de un estudiante. "Al igual que un entrenador puede realizar un estudio del rendimiento individual de cada jugador, los profesores también pueden hacerlo aprovechando el poder de las tecnologías de big data y analítica de datos, que permiten poner en práctica un enfoque más personalizado.

Sanz asegura que, con determinadas herramientas se pueden llegar a predecir cambios en los patrones de aprendizaje antes incluso de que se produzcan. "Si los profesores son conscientes de la situación individual de cada estudiante, pueden intervenir de forma anticipada. Esto es especialmente importante en los casos de estudiantes con necesidades especiales como la dislexia, que requiere de ayuda adicional para superar determinadas barreras", afirma.
Cultura de datos
Las ventajas del big data es un tren de largo recorrido que, como reconocen la mayoría de los expertos, apenas acaba de salir. "A pesar de las enormes posibilidades que ofrece el estudio de los datos en los entornos educativos, su implantación todavía no está generalizada", dice el profesor Minguillón. En su opinión, para que esto suceda "es necesario incorporar una cultura de datos en las instituciones educativas para tomar decisiones basadas en evidencias, no solo en suposiciones, formas de hacer o experiencias que no hayan sido validadas formalmente".

Ventajas: posibilidad de implementar una educación personaliza derivada del conocimiento exhaustivo de cada niño; obtener feedback en tiempo real y actuar en consecuencia y, por último, compartir el conocimiento.

Analytikus: el éxito universitario

El año pasado, el mexicano Miguel Molina ganó el Global EdTech Awards Latinoamérica, un evento que reconoce a las start ups más innovadoras que transforman la educación con tecnología. Analytikus, su proyecto de data science merecedor del premio, es capaz de predecir, entre otras cosas, el porcentaje de deserción o de éxito que tendrá un alumno en su carrera. La idea, además de ganar el premio, se ha exportado ya a distintos países del mundo y compañías de enorme peso en el ámbito educativo, como Laureate Internatitonal, dueños de cientos de universidades en el mundo, la han comprado. Será porque, como dice Molina, "El big data está transformando todas las industrias y la forma de hacer negocios y educar. Hoy tenemos estas herramientas y tenemos que sacar ventaja de ellas; se trata de explotar los datos de manera inteligente y lograr un alto nivel de educación que, a la larga, genere un impacto duradero en el mundo".

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'Big data' en educación: un tesoro para la toma de decisiones - Tendencias

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Aunque aún está dando sus primeros pasos, son muchos los expertos que vaticinan que el big data supondrá una auténtica revolución en el ámbito educativo, pero ¿de qué manera están relacionadas? Tal vez primero haya que responder a unas preguntas. ¿Qué es el el big data?