BIG DATA

UNIDAD DIDÁCTICA 1

Infografía 1: Los increíbles datos de Internet.

Infografía 2: Los datos también pesan.

Ud 1 – pildora 1

  • ¿Qué son los datos?
  • Datos cuantitativos.
  • Datos cualitativos.

Ud 1 – pildora 2

  • Los metadatos.
  • Tipos de metadatos.

Ud 1 – pildora 3

  • ¿Qué es el Big Data?
  • Las 4 “Vs” del Big Data: Volumen, Velocidad, Variedad y Veracidad.

Ud 1 – pildora 4

  • Estudio de caso: El virus de la gripe común H1N1 y Google en EEUU 2009.

ADEMÁS…

En la píldora 4, se explica al alumnado cómo el Big Data ayudó a controlar la epidemia de la gripe H1N1 a través de las búsquedas que la ciudadanía hacía en Google.

A día de hoy, 11 de mayo del 2020, el gobierno de Canarias está utilizando una metodología similar para predecir la evolución de la actual epidemia de Covid-19: el número de llamadas al sistema de salud canario está correlacionado con el número nuevos contagios en los siguientes 5 días.

¿Habéis encontrado alguna iniciativa parecida que demuestre la importancia del Big Data en el control de la epidemia?

Fuente de información: El País.com > noticia


UNIDAD DIDÁCTICA 2

Infografía 1: ¿Cómo viajan los datos?

Infografía 2: La red que soporta la red.

Ud 2 – pildora 1

  • La quinta “V” del Big Data: Visualización de datos, de las hojas de cálculo a las gráficas.

Ud 2 – pildora 2

  • Infografías: Una imagen vale más que mil palabras.

Ud 2 – pildora 3

  • Mapas inteligentes los datos sobre el terreno.
  • Visualización, ciencia y arte.

Ud 2 – pildora 4

  • Mapas que salvan vidas.

ACTIVIDAD… EJEMPLO REAL:

El ejercicio consiste en visualizar de forma gráfica los datos de alguna de las categorías accesibles publicadas en Google Public Data, aquí. Después de traducir esos datos a un modelo gráfico deberás extraer tus propias conclusiones.

 


UNIDAD DIDÁCTICA 3

Infografía 1: Wereable

Infografía 2: Anatomía de un smartphone.

Ud 3 – pildora 1

  • Dispositivos que nos rodean: PC, Smartphone, Tablet, GPS, Smart TV, Wereable.

Ud 3 – pildora 2

  • Breve historia de Internet.

Ud 3 – pildora 3

  • La mujer más “datificada” del mundo.

Ud 3 – pildora 4

  • Un hogar inteligente como asistente artificial: confort, seguridad, ocio y ahorro energético.

ACTIVIDAD… EJEMPLO REAL:

El ejercicio consiste en analizar los productos de IoT que actualmente comercializa Ikea respecto a la iluminación domótica del hogar, aquí. Después de ver las distintas posibilidades responde a las siguientes preguntas:

  • ¿Se te ocurren otros ámbitos domésticos donde aplicar el IoT junto con el control de los dispositivos móviles?
  • ¿Se te ocurre alguna aplicación del IoT en la práctica de tus deportes favoritos, o hobbies?


UNIDAD DIDÁCTICA 4

Infografía 1: Pasado, presente y futuro de los teléfonos móviles.

  • Del 1G al 5G.

Infografía 2: Perfil del AppO-Adicto.

  • Datos de consumo de los usuarios y fuentes de descarga de apps.

Ud 4 – pildora 1

  • Origen y evolución de las apps.

Ud 4 – pildora 2

  • Android Vs. Apple duelo de titanes.
  • Desarrolladores para la creación de apps.

Ud 4 – pildora 3

  • Tipos de apps: nativas, webs e híbridas.

Ud 4 – pildora 4

  • El increíble caso de Whatsapp.


UNIDAD DIDÁCTICA 5

Infografía 1: ¿Cómo nos rastrean las Apps?

  • Las cookies o nuestras huellas digitales.
  • Tipos de cookies: técnicas, de personalización y de análisis.

Infografía 2: Las Apps que más triunfan

  • Top 10 de las apps más descargadas en España en 2017.

UD 5 – P1_Nuestra intimidad en manos de las Apps

  • ¿Qué supone aceptar las condiciones de uso de una app?
  • El caso de Malte Spitz.

UD5 – P2_Apps con letra pequeña

  • ¿Hasta qué punto las apps invaden nuestra privacidad?
  • Políticas de cesión de derechos e información de determinadas apps.

UD 5 – P3_Protegiendo mis datos-Cómo mantener a raya a las Apps

  • Métodos de control de nuestros datos.

 


EXTRA BALL:

Durante la pandemia del Covid-19 en el año 2020 algunos gobiernos pusieron en marcha aplicaciones que controlan la geolocalización de los ciudadanos para evitar la transmisión del virus. Aquí te comparto una entrevista de RNE en donde se habla del conflicto de estas aplicaciones con la privacidad de la ciudadanía.

Las mañanas de RNE con Íñigo Alfonso – Zigor Aldama: “La geolocalización funciona para prevenir la propagación de la epidemia”

 


UD 5 – P4_Apps capaces de todo

  • Propuestas de los siguientes sectores: urbanismo, educación, salud, cultura, localización, mascotas, adicción al móvil y realidad virtual.

Parte práctica_Diseño de una App

EXTRA BALL: 

Las nuevas profesiones de la era digital.

“Necesitamos una nueva generación de ejecutivos que entiendan cómo administrar y liderar a través de los datos”

dice el CEO de Salesforce, Marc Benioff, en el nuevo libro de Nancy Duarte, DataStory: Explain Data and Inspire Action Through Story.
¿Sabías que los traductores de datos son difíciles de contratar y por este motivo les llaman “unicornios”?
Léete este interesante artículo.

ADEMÁS…

En las Píldoras 2 y 3 se explican los peligros de compartir datos por internet.

Un ejemplo actual es la web “CoronaVirusStop”, que te ‘ayudaba’ a autodiagnosticarte el coronavirus pero la cerraron porque estaba captando los datos personales para una empresa de Big Data.

¡Este es un buen ejemplo de que no se debe depositar la confianza en ninguna aplicación de móvil o portal web sin cuestionar nada!

Fuente de información: Rtve.es > Noticia.


RECURSOS PARA DOCENTES

BIG DATA: Programación Didáctica.

BIG DATA: Programa educativo.

Propuesta Proyecto BIG DATA.


FUENTES:

Fundación “la Caixa” – Programa EduCaixa