Y el primer programa DSSG en Europa llegó a su fin. Después de 12 semanas de momentos memorables, Cascais y Portugal se despiden de su primera promoción de científicos de datos para el bien común.
Hace casi 5 meses cuando recibí el mensaje de Leid Zejnilovic dándome la bienvenida al programa no podía estar más contento. Mis expectativas se quedaban cortas. Además de una experiencia increíble, me vuelvo a casa con la maleta llena de amigos y experiencias inolvidables.
Después de más de una semana vuelvo de nuevo por aquí para contaros qué ha sucedido en Lisboa, o más concretamente en Holanda, dónde mi equipo y yo hemos viajado para reunirnos con varios de los socios involucrados en los proyectos de DSSG-Europa.
Hace una semana os prometí un nuevo post, esta vez sobre cómo se organiza DSSG-Europa, lo que realizamos semanalmente. Pero antes de comenzar a describirlo, os aviso que aunque he conseguido escribir dos entradas muy seguidas seguramente tarde en escribir una nueva bastante tiempo. Además en dos semanas mi equipo y yo visitaremos Holanda para reunirnos personalmente con RWS.
Ya han pasado más de dos semanas desde mi último post. Siento mucho el retraso, estas semanas han sido muy ajetreadas por muchos y diversos motivos. No obstante intentaré resumir como pueda algo de lo acontecido.
Ya han pasado dos semanas desde que llegué a Lisboa y son muchas las experiencias vividas hasta la fecha. Sin embargo ésto acaba de comenzar.
El pasado martes el staff de DSSG nos comunicó nuestros equipos de trabajo y proyectos. En total se van a desarrollar 5:
Tengo la suerte de ser uno de los 15 elegidos para formar parte de la primera edición de Data Science for Social Good Europa en Lisboa (Portugal). Este programa estival lleva celebrándose en Chicago desde 2013 con mucho éxito y por primera vez cruza el océano Atlántico. La principal motivación de este programa es poder conectar a jóvenes con experiencia en el análisis de datos y entidades públicas. En resumen, poner al servicio de la sociedad la ciencia de datos.
Hace más de un año, durante las jornadas de R de 2015, tuve una conversación con un grupo de colegas sobre la necesidad o no de programar si estás metido en el mundo del “análisis de datos”. Lo cierto es que las opiniones divergían desde aquellos que negaban la necesidad imperiosa de saber programar disponiendo de programas como SPSS, SAS… y los que considerábamos imprescindible dominar al menos un lenguaje de programación. Lo cierto es que ambas posturas tenían parte de razón.
El jueves 17/11/2016 iniciábamos nuestros talleres para investigadores y curiosos con un Workshop dedicado a la geoestadística. Aunque el tema es muy complejo y daría para varias sesiones, la idea principal era explicar ciertos conceptos básicos para permitir al investigador jugar con ellos a través del paquete de R gstat.
Hace cosa de un año, antes de que DataLab empezara su andadura, comencé a interesarme acerca de diversos programas o proyectos que se focalizaban en utilizar la estadística, las matemáticas y la tecnología en favor de los más desfavorecidos. Gracias a este interés conseguí descubrir alguno de ellos (DataKind y Bayes Impact principalmente). Durante esta búsqueda, casi por casualidad, caí en una página web no menos interesante que las anteriores “Responsible Data Forum”. Este Foro desarrolla herramientas y estrategias para hacer frente a los desafíos éticos, de seguridad y privacidad que plantean el almacenamiento y uso de datos en la actualidad.
Hechas las presentaciones oportunas de nuestro problema, conviene ahora abordarlo. ¿Cómo podemos calcular si un donante donará el próximo mes? En realidad no podemos. Matizo la respuesta porque puede resultar un tanto contradictoria. No podemos porque no somos adivinos. Y es que la estadística no es una ciencia oculta que nos dibuja un futuro basado en cartas, posos de café o líneas de las manos. Lo que pretendemos es conocer el comportamiento global de nuestros individuos para poder hacer previsiones en función de ellas. En el caso que nos compete, nos valdremos de lo que disponemos, que no es poco.
