Curso online de BIG DATA en las smart cities bonificado

💻 Software

• Navegador web actualizado — Chrome, Firefox o Edge en su versión más reciente. Todo el contenido del curso es teórico-conceptual y se sigue sin instalar nada.
• Opcional para explorar datos reales: Power BI Desktop (gratuito para Windows) o Google Looker Studio (gratuito en navegador) si quieres visualizar los datasets de ejemplo por tu cuenta.

?️ Hardware mínimo

• Windows 10 o superior, macOS Ventura o superior, o cualquier distribución Linux reciente.
• 4 GB de RAM o más — cualquier ordenador de los últimos 6 años es más que suficiente.
• Conexión a internet estándar para reproducir el contenido en vídeo.

🔑 Cuentas y servicios

• No se requiere ninguna cuenta de pago. Este curso no incluye prácticas con plataformas Big Data en la nube.
• Opcional: cuenta gratuita en Kaggle o en el portal de datos abiertos datos.gob.es para explorar datasets de ciudades reales mientras estudias.

📚 Conocimientos previos reales

• Imprescindible: manejo básico de ordenador e internet. No se necesita programar ni tener experiencia técnica previa.
• Será útil haber trabajado con Excel o haber leído alguna vez un informe de datos, pero no es obligatorio.

Durante el curso completarás estas actividades prácticas. Al ser un curso conceptual-estratégico, los entregables son análisis y propuestas de valor aplicables directamente a proyectos reales de ciudad inteligente.

1. Mapa de fuentes de datos urbanas. Identificarás y clasificarás las principales fuentes de datos de una ciudad tipo (sensores de tráfico, contadores de energía, redes de suministro) diferenciando datos estructurados y no estructurados. Útil como punto de partida de cualquier proyecto de smart city.
2. Propuesta de estrategia Big Data para un municipio. Aplicando el marco de estrategia del módulo 5, redactarás un documento con preguntas clave de negocio, fuentes de datos necesarias y métricas de éxito para un servicio municipal concreto (movilidad, residuos o energía).
3. Análisis de calidad de datos de un caso urbano. A partir de un conjunto de datos público de ciudad (disponible en portales como datos.gob.es o Kaggle), evaluarás su calidad aplicando los criterios del módulo 4: completitud, consistencia y precisión.
4. Informe de roles y herramientas para un proyecto Smart City. Definirás qué perfiles profesionales (científico de datos, ingeniero de datos, analista) intervendrían en un proyecto de Big Data urbano y qué herramientas usaría cada uno, según el contenido del módulo 6.

Los 7 errores más habituales entre quienes se acercan por primera vez al Big Data aplicado a entornos urbanos. Conocerlos te ahorrará camino equivocado.

• Confundir Big Data con «muchos datos». Big Data no es solo volumen: implica también velocidad de generación y variedad de formatos. Un CSV grande no es Big Data; un flujo continuo de sensores IoT de toda una ciudad, sí.
• Empezar a recopilar datos sin definir la pregunta. El error más costoso en proyectos urbanos: montar infraestructura de datos antes de saber qué decisión quieres mejorar. Sin pregunta clara, los datos son ruido.
• Ignorar la calidad de los datos de origen. Los sensores fallan, los registros se duplican, los formatos cambian entre departamentos. Analizar datos sucios produce conclusiones erróneas que pueden derivar en decisiones de política pública equivocadas.
• Asumir que más datos siempre es mejor. Integrar fuentes sin criterio de relevancia genera ruido y aumenta el coste de procesamiento. Elegir los datos adecuados es más valioso que acumular todo lo disponible.
• Confundir correlación con causalidad en análisis urbanos. Que el consumo eléctrico y el tráfico suban a la vez no significa que uno cause el otro. Concluir causalidades sin análisis riguroso lleva a intervenciones ineficaces.
• Olvidar la gobernanza y privacidad de los datos ciudadanos. Los datos de movilidad, energía o salud de ciudadanos están regulados por el RGPD. No contemplar anonimización y permisos desde el diseño bloquea el proyecto o genera sanciones.
• Subestimar el papel de los perfiles no técnicos. Un proyecto de Smart City fracasa si solo participa el equipo de IT. Los gestores municipales, urbanistas y ciudadanos deben implicarse desde el inicio para que los datos respondan preguntas reales.

Recursos complementarios que te harán la vida más fácil durante y después del curso.

🌐 Portales de datos abiertos urbanos

• datos.gob.es — Portal de datos abiertos del Gobierno de España. Incluye datasets de movilidad, medio ambiente y servicios municipales de ciudades españolas.
• data.europa.eu — Portal de datos abiertos de la Unión Europea con conjuntos de datos de ciudades europeas en formato reutilizable.
• Kaggle — Plataforma con miles de datasets públicos, incluyendo datos de transporte, energía y urbanismo para practicar análisis.

?️ Informes y referencias de referencia

• ITU Smart Sustainable Cities — Informes de la Unión Internacional de Telecomunicaciones sobre estándares y casos de uso de ciudades inteligentes.
• McKinsey Global Institute — Smart Cities — Análisis de impacto del Big Data en la gestión urbana global, accesible gratuitamente en su web.
• Red.es / ONTSI — Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad: publica estudios sobre transformación digital en administraciones públicas españolas.

?️ Herramientas gratuitas para explorar datos urbanos

• Google Looker Studio — Herramienta gratuita en navegador para crear dashboards con datos de ciudades sin instalar nada.
• DuckDB — Motor SQL gratuito que corre en local; ideal para consultar datasets grandes de sensores urbanos sin montar infraestructura.
• Kepler.gl — Herramienta gratuita de visualización geoespacial en navegador, perfecta para representar datos de movilidad urbana en mapas.

👥 Comunidades y foros

• r/datascience y r/SmartCity en Reddit — Debates sobre casos reales de uso de datos en entornos urbanos y tecnológicos.
• Stack Overflow — Para resolver dudas técnicas cuando empieces a explorar herramientas de análisis de datos de forma práctica.