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Sin que nos demos cuenta -o sin que nos importe demasiado- estamos generando datos, como si estuviésemos respondiendo pasiva, eterna y continuamente una de esas encuestas que todavía pululan por el teléfono de línea.

Big data es la denominación de este auténtico diluvio de datos.

Machine learning, inteligencia artificial y, por qué no, la estadística tradicional, son la contracara algorítmica de esta invasión de información.

Tomando como base mi reciente libro Big Data (¡que ya agotó siete ediciones!), en dos encuentros discutiremos los principales aspectos de este fenómeno, sus principales usos y abusos, sus grandes éxitos y también sus yerros, su potencial y sus limitaciones. En un lenguaje informal, pero con el máximo rigor científico, estos encuentros no requieren ningún conocimiento previo de matemática, estadística ni computación. Tiene tanto para quienes se auto declaran “enemigos de los números” como para los que gustan de lo analítico.

Encuentro 1: big data, machine learning, inteligencia artificial, estadística, matemática, algoritmos y jerga. Big data no es mas de lo mismo. Big o…. new data? Métodos y algoritmos. Traducción automática, medición de la pobreza con celulares, predicciones condicionales y otros éxitos.

Encuentro 2: no todo lo que brilla es oro. Privacidad, transparencia y ética. Redes sociales, big data y política pública. ¿Big data es todos los datos? El rol de la ciencia tradicional en tiempos de big data. Convenciones sociales. Sesgos algorítmicos. ¿Censos en tiempos de big data?

Walter Sosa Escudero