Objetivos

El curso está diseñado para que el personal universitario adquiera las competencias necesarias para comprender, publicar, gestionar y reutilizar datos abiertos institucionales, en concordancia con los principios internacionales de Open Data, la normativa española de transparencia y reutilización, y las buenas prácticas de las universidades. Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de: Comprender el concepto de datos abiertos, su historia, principios (Open Definition, FAIR) y su relevancia en las universidades. Identificar los beneficios estratégicos, académicos, sociales y económicos asociados al Open Data. Conocer y aplicar el marco legal español y europeo: Ley 19/2013, Ley de Transparencia autonómica, RGPD, ENS, Directiva (UE) 2019/1024 de datos abiertos. Entender el régimen jurídico de la transparencia, acceso a la información pública y límites por protección de datos. Diseñar y ejecutar procesos de publicación responsable de datasets, incluyendo anonimización, licencias abiertas, formatos y estándares. Utilizar el modelo de calidad de 5 estrellas de Tim Berners-Lee para mejorar la publicación e interoperabilidad de los datos. Dominar los principales formatos de datos abiertos (CSV, JSON, RDF, APIs). Conocer el ecosistema de plataformas de datos abiertos: nacional, autonómico y universitario. Analizar casos reales de datos abiertos sectoriales (educación, economía, turismo, movilidad, investigación…). Utilizar herramientas básicas de captura, transformación, análisis y visualización de datos abiertos. Desarrollar un proyecto práctico de publicación, análisis o visualización de un dataset universitario.

Contenidos

Módulo 1 – Introducción a los Datos Abiertos

Módulo 2 – Beneficios e importancia estratégica en universidades

Módulo 3 – Marco legal del Open Data en España y Europa

Módulo 4 – Publicación de Datos Abiertos en Universidades

Módulo 5 – Modelo de Calidad de Datos Abiertos

Módulo 6 – Ecosistemas de Datos Abiertos

Módulo 7 – Datos Abiertos Sectoriales

Módulo 8 – Taller práctico 1: Herramientas básicas

Módulo 9 – Taller práctico 2: Captura y preprocesamiento

Módulo 10 – Taller práctico 3: Análisis de Datos Abiertos

Módulo 11 – Taller práctico 4: Visualización de Datos Abiertos

Módulo 12 – Resumen final del curso

Metodología

Presentaciones en video (más de tres horas de videos con ejemplos prácticos), ejercicios guiados, manual detallado de buenas prácticas, colaboración a través de foros. Talleres prácticos y Mesa redonda. Además, se ofreece la posibilidad de aclarar dudas a través de sesiones en Teams.

Diploma

Diploma de aprovechamiento para las personas que superen la prueba de evaluación

Evaluación

Continua, mediante la superación de varios test y un proyecto final.