Presentación
Data-Pop Alliance (DPA), con el apoyo y patrocinio de la Agencia Española de Cooperación Internacional para el Desarrollo (AECID ) a través del Centro de Formación de la Cooperación Española en Santa Cruz, Bolivia, (CFSCZ), desarrollo el taller en línea “Introducción Big Data y análisis de pobreza para el Desarrollo Sostenible” .
Esta iniciativa se baso en los resultados de un estudio exploratorio regional realizado por DPA en alianza con AECID en el marco del Plan Intercoonecta , en el que se identificó una ventana de oportunidades en el campo del Big Data y sus aplicaciones en el ejercicio estadístico y el diseño de políticas públicas de los países foco del estudio: Bolivia, El Salvador, Guatemala, Perú y República Dominicana.
El taller “Big Data y análisis de pobreza para el Desarrollo Sostenible ” fue la segunda formación en esta serie de talleres de Big Data aplicando al Desarrollo Sostenible. La formación fue gratuita y contó con 41 participantes de los cinco países foco, y cuyo objetivo principal fue contribuir al desarrollo de competencias técnicas en el uso de las metodologías y tecnologías asociadas al Big Data para apoyar la ideación de proyectos de desarrollo sostenible enfocados en medir la pobreza en países de Latinoamérica y el Caribe. Igualmente, se centro en fomentar la creación de alianzas estratégicas nacionales y regionales para llevar a cabo iniciativas de datos con éxito y de esta manera aumentar su impacto positivo en la medición de pobreza.
Objetivos de Aprendizaje del Curso
Contexto y Conceptos
- Identificar y definir conceptos claves en el ecosistema de Big Data aplicados al análisis de la pobreza en el contexto de desarrollo sostenible.
- Discutir la idea de Big Data a la luz de un contexto político más amplio
- Traducir problemas que impliquen el análisis de la pobreza a objetivos específicos que pueden ser solucionados con Big Data.
Metodos y Herramientas
- Familiarizarse y entender los métodos existentes para sacar provecho del Big Data para el análisis de pobreza.
- Evaluar críticamente la representatividad de los datos, los sesgos y las conclusiones que se derivan de los métodos y aproximaciones basados en Big Data
-Reconocer las herramientas de Big Data más apropiadas para proyectos específicos que impliquen el análisis de pobreza, evaluando su valor agregado.
Ética y Participación
- Evaluar las implicaciones éticas, privadas y legales de las aplicaciones de Big Data en el análisis de la pobreza.
- Desarrollar modelos que prioricen la inclusión, la transparencia y la rendición de cuentas en las alianzas público-privadas para el uso de Big Data
- Comprender los principios fundamentales para poder comunicar y estructurar una narrativa atractiva basada en datos
Diseño y Estrategia
- Establecer los objetivos individuales y organizacionales necesarios para crear una estrategia de Big Data
- Entender cómo operacionalizar el Big Data hacia proyectos, alianzas y políticas
- Identificar los pasos individuales y organizacionales a seguir para aplicar Big Data para el análisis de pobreza.
Actividades del Curso
El taller contó conversas actividades pedagógicas que facilitaron el impartimiento de contenido hacia los participantes. El contenido se dividió en tres modulos:
Modulo1: Estadísticas oficiales y datos tradicionales
Modulo 2: Big Data y datos no tradicionales
Modulo 3: Innovación y datos geoespaciales
Las actividades dentro de cada modulo incluyeron: tutoriales técnicos, foros de discusión, presentaciones en vivo, demos, y laboratorios grupales, al igual que la presencia de reconocidos profesionales expertos en temas de Big Data, Pobreza, Desarrollo Sostenible e Innovación.
- Video tutoriales
- Foros de discusión
- Presentaciones en vivo
- Conferencistas de expertos
- Presentaciones interactivas
- Laboratorios grupales para diseñar proyectos de Big Data y Desarrollo Sostenible
¿Quienes fueron nuestros participantes?
Nuestro participantes fueron personas interesadas en la aplicación práctica de los datos en el análisis de pobreza y con interés de incorporar los datos y el análisis de datos en los proyectos de desarrollo de sus países y en la región. Hacían parte de entidades públicas, organizaciones civiles, el sector privado o organizaciones académicas de los siguientes países: Bolivia, El Salvador, Guatemala, Perú y República Dominicana. Lee aquí algunas de sus opiniones sobre el taller y como planean aplicar lo aprendido en sus vidas profesionales:
Queremos agradecerle a todos y todas los/las participantes que nos acompañaron en este segundo taller que estuvo lleno de aprendizajes y crecimiento para todos. Pronto estaremos sacando una nueva convocatoria para nuestro siguiente taller, Taller 2: Big Data y análisis de salud para el desarrollo sostenible, así que si estas interesado/a revisa nuestras redes sociales donde pronto estaremos poniendo más información sobre en que va a consistir este taller y cuales serán los requisitos para aplicar.
