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), ha creado el taller en línea “Big Data y análisis de pobreza para el desarrollo sostenible”
Esta iniciativa se cimenta en los resultados de un estudio exploratorio regional realizado por DPA en alianza con AECID en el marco del Plan Intercoonecta. En el reporte se identificó una ventana de oportunidades en el campo de la aplicación de Big Data para el ejercicio estadístico y el diseño de políticas públicas en los países foco del estudio: Bolivia, El Salvador, Guatemala, Perú y República Dominicana.
El taller es una formación gratuita que se otorga en calidad de beca (10 becas disponibles). El objetivo principal de la formación es contribuir al desarrollo de conocimientos introductorios en el uso de las metodologías y tecnologías asociadas al Big Data para expandir el entendimiento sobre las oportunidades que brinda este tipo de datos para medir y analizar el ODS 1 “Fin de la Pobreza” en países de Latinoamérica y el Caribe.
¿A quién va dirigido?
Este taller está dirigido a las personas interesadas en la aplicación del Big Data para el análisis de la pobreza y que deseen incorporar este tipo de datos en los proyectos de desarrollo de sus países y de la región. Los participantes deberán hacer parte de entidades públicas, organizaciones civiles, sector privado o organizaciones académicas de alguno de los siguientes países: Bolivia, El Salvador, Guatemala, Perú y República Dominicana.
¿Quienes somos? | AECID
La Agencia Española de Cooperación Internacional para el Desarrollo (AECID) es el principal órgano de gestión de la Cooperación Española, orientada a la lucha contra la pobreza y la desigualdad, la promoción del desarrollo humano sostenible, la construcción de resiliencia de personas y comunidades y la lucha contra el cambio climático. Trabaja por la consecución de la Agenda 2030 en sus países socios, en coordinación con actores locales y globales del desarrollo.
Centro de Formación de la Cooperación Española en Santa Cruz, Bolivia, (CFSCZ) es una unidad de la AECID especializada en gestión del conocimiento para el desarrollo, que forma parte de la Red de Centros de la Cooperación Española en América Latina y el Caribe. Estos Centros implementan el Plan INTERCOONECTA + Innovación, de Intercambio, Transferencia y Gestión del Conocimiento para el Desarrollo. El CFSCZ, desde un enfoque regional, promueve una cooperación técnica eficaz para responder a los desafíos que revisten las problemáticas de desarrollo en la región.
¿Quienes somos? | DPA
Data-Pop Alliance es un “think-and-do-tank” sin ánimo de lucro creado en 2013 por la Iniciativa Humanitaria de Harvard, MIT Connection Science y ODI que reúne a los investigadores, profesionales y activistas que quieren “cambiar el mundo con datos” a través de 3 pilares de trabajo: diagnosticar las realidades locales y los problemas humanos con datos e IA; movilizar capacidades, comunidades e ideas hacia sociedades más alfabetizadas en datos e inclusivas; y, en última instancia, transformar los sistemas y procesos que sustentan nuestras comunidades y países con datos. Para obtener más información sobre DPA y su experiencia, consulte nuestro informe “2021-2023 Overview and Outlook report” .
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.
Estructura del Curso
El taller contará con la presencia de reconocidos profesionales expertos en temas de Big Data, pobreza e innovación y estará compuesto por seis tipos de actividades pedagógicas distintas: presentaciones teóricas, tutoriales técnicos, talleres prácticos, demos, conferencias y laboratorios.
Módulo 1: Estadísticas oficiales y datos tradicionales
Se analizarán los datos tradicionales y su relación con el análisis de pobreza para entender las principales ventajas y limitantes de este tipo de datos en la creación de estadísticas oficiales y proyectos de desarrollo sostenible.
Módulo 2: Big Data y datos no tradicionales
Durante este módulo los participantes explorarán los diferentes tipos de datos no tradicionales que se pueden utilizar para medir y analizar los niveles de pobreza.
Módulo 3: Innovación y datos geoespaciales
En el último módulo se explorará cómo los datos geoespaciales y los mapas de movilidad pueden ser una herramienta fundamental para el análisis de pobreza.
Calendario y expectativas del curso
Este taller contribuirá al aprendizaje de cada participante combinando y ofreciendo variados recursos educativos de manera innovadora y actualizada. Su duración es de cuatro semanas y comienza el próximo lunes 25 de julio y finaliza el viernes 19 de agosto. Cada semana se compone de una mezcla de sesiones sincrónicas*, asincrónicas y horas de trabajo autónomo con una dedicación horaria total de 24 horas para las 4 semanas.
* Los horarios de las sesiones sincrónicas serán comunicados una semana antes de iniciar el taller.
Agenda Taller
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Taller/ Módulos
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Módulo 1. Estadísticas oficiales y datos tradicionales
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Módulo 2. Big Data y datos no tradicionales
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Módulo 3. Innovación y datos geoespaciales
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Conceptos
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Indicadores y proxies con datos tradicionales
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Indicadores y proxies con datos No tradicionales
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Introducción a datos geoespaciales
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Métodos y Herramientas
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Procesamiento de datos tradicionales
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Machine Learning: modelos de clasificación
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Procesamiento de datos de movilidad y de imágenes satelitales
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Diseño y Estrategia
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Design Thinking
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Diseño de un proyecto de datos
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Análisis de riesgos y estrategias de mitigación
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Ética
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Causalidad y correlación; representatividad y sesgos
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Perspectiva de género
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Género en movilidad y en EO
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Características
Costo
Gratis
Modalidad
100% en línea, contenido sincrónico y asincrónico
Duración
4 Semanas
Fechas Clave
Inicio Aplicaciones
20 Junio 2022
Cierre Aplicaciones
8 Julio 2022
Anuncio Seleccionados
15 Julio 2022
Inicio Taller
25 Julio 2022
Finalización
19 Agosto 2022
Postulación y Requisitos (convocatoria abierta)
La fecha de apertura para las postulaciones es el 20 de junio de 2022 y el límite para recibir las postulaciones es el 08 de julio de 2022.
Los requisitos de las personas que desean solicitar la beca son los siguientes::
- Tener mínimo 3 años de experiencia directiva en iniciativas de desarrollo sostenible dentro de su organización.
- Venir de organizaciones/instituciones que trabajan o han trabajado en temas relacionados con el análisis de pobreza en los siguientes países: Bolivia, El Salvador, Guatemala, Perú y República Dominicana.
- Tener capacidad de decisión dentro de su organización para dar continuidad a lo aprendido a lo largo del programa dentro de sus equipos.
* No necesariamente deben poseer conocimiento en estadística ni programación (aunque es deseable).
Para postularse a una de las becas por favor dirigirse al siguiente link. Una vez haya ingresado, primero debe registrarse en la plataforma y luego postularse al taller “Big Data y análisis de pobreza para el desarrollo sostenible”. Por favor ingrese todos los datos solicitados y responda de la manera más completa posible las preguntas de la sección “Situación Profesional”. Estas preguntas abordan los siguientes temas: cargo actual, funciones, experiencia, competencias, motivación y grado de aplicabilidad del contenido del taller. En sus respuestas por favor especifique si ha tenido experiencia relacionada con temas de pobreza (proyectos de desarrollo, iniciativas de política pública, etc.) y con ciencia de datos / analítica de datos.
Igualmente, deberá adjuntar su CV (máx. 5 páginas) en formato PDF. Referente a la carta aval que se menciona en la sección de documentos requeridos, no es obligatorio adjuntarla.
Contacto:
Para responder a cualquier duda sobre esta convocatoria por favor enviar un correo a trainings@datapopalliance.org incluyendo en el asunto “Beca Taller Big Data y Pobreza”.
