Contenido del curso
Reflexiones y Retos en Ciencia de Datos
¡Hola! Estoy muy contenta de que sigas tu carrera como profesional de los datos con este curso.
Durante las clases compartiré varias preguntas donde tendrás que investigar o compartir tu opinión o algo que ya conozcas. Para ello llevarás una guía de retos y reflexiones.
Para continuar con el curso descarga la: Guía de retos del Curso de Ética y Manejo de Datos para Data Science e Inteligencia Artificial.
En este documento responderás las preguntas de los retos que aparecen al final de cada clase. Además, al terminar cada módulo tendrás un espacio donde dejarás tus propias reflexiones sobre lo que has aprendido. Siéntete libre de escribir lo que pienses del tema del módulo.
Al terminar el curso comparte todas tus reflexiones en la clase final y así intercambiar ideas y soluciones con toda la comunidad de data science de Platzi.
Melanie Daniela Ventura Jimenez
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Jhins Ledys Cárdenas Pardo
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Cristian Arias
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Alberto Duque Villegas
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TERESA MAGDALENA CALERO RODRIGUEZ
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Ricardo Gomez
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Julian Castro Pulgarin
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Cristhian Xavier Morales Garzón
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Brayan Andrey Garavito Mateus
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Andrés Hernández Osma
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David Esteban Giraldo Duque
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René Castro
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David Hereira
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marielenaseijas
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Jhon Freddy Tavera Blandon
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Gregorio Alfonso De León Martínez
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Pablo Gómez
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NESTOR IVAN RONCANCIO CABALLERO
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Natalia Ortiz
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Cristian Alexander Vallejos De la rosa
studentMelanie Daniela Carreño
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Vilma Inés González Palacios
studentJIMMY VALENCIA ANDRADE
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Claudia Suárez
studentGuillermo Antonio orellana aragon
studentEn respuesta al reto anterior, algunos tipos de datos personales son:
Excelente aporte. Muchas gracias.
Hola ¿por què los datos academicos se considerarian sensibles?
Otra tipología, desde el punto de vista de la publicidad/privacidad de la información:
Otros datos personales que no mensiona son los plantares de un bebé
Seria bueno presentar un trabajo en una plataforma, con esto tendríamos retroalimentación, dado que es un tema que debe de quedar claro y está en constante cambio Hay toda una disciplina de seguridad y esto lo dirige el oficial de información en ciertas entidades o empresas
Hola Ricardo! 💚 De hecho lo puedes hacer 🤯👍🏼, te comparto el link directo para que publiques el trabajo de este curso
En Platzi, en cada curso puedes publicar proyectos que puedes compartir con la comunidad dentro de la plataforma! Animate a publicar todos tus trabajos :D
Toda la razón Julián a publicar ese proyecto
Ordinario: correo electrónico Sensible: Dirección IP
Datos sobre la ubicacion, es decir, donde se moviliza generalmente la persona, rutas, sitios que visita, etc Otro dato pueden ser los antencedentes judiciales.
Respuesta al reto "1.¿Qué otro tipo de datos personales conoces? ¿Cuáles son sus tipologías?":
Es importante conocer y respetar los datos personles de los individuos ya que ellos los representan y nos dicen quienes son tanto física, fisiológica, genética, mentalmente. Por lo cual considero que es muy importante no divulgarlos sin su conscientimiento ya que podría provocarles que haya un mal uso de los mismo.
consulta ahora digamos que el uso de la blockchain se masifica y entra en la vida diaria de toda la población y ahora no digamos solo para el intercambio de valor con criptomonedas si no en los otros muchos casos de usos de la blockchain. ¿con que alguien pueda emparejar tu nombre real con la dirección de blockchain tendría todo tu historial de lo que sea que represente ese blockchain, salud, compra-venta de bienes, etc?
En respuesta al reto Nro 1. encontré la siguiente información
Tipologías de Datos personales o categorías de información de los datos personales:
1. Datos de identificación: Estos son datos que identifican a una persona de manera directa, como el nombre, el número de identificación, la dirección postal, el número de teléfono y la dirección de correo electrónico.
2. Datos de contacto: Estos incluyen información que permite comunicarse con una persona, como el número de teléfono, la dirección de correo electrónico y la dirección postal.
3. Datos demográficos: Estos datos se refieren a características personales, como la fecha de nacimiento, el género, la nacionalidad y el estado civil.
4. Datos financieros: Esta categoría abarca información relacionada con las finanzas de una persona, como números de cuentas bancarias, tarjetas de crédito, ingresos, deudas y historial crediticio.
5. Datos de salud: Incluyen información sobre la salud física o mental de una persona, como historiales médicos, registros de tratamientos, diagnósticos y condiciones de salud.
6. Datos laborales: Estos datos están relacionados con el empleo de una persona e incluyen información como el historial laboral, la ocupación, el salario, la afiliación sindical y los beneficios laborales.
7. Datos de educación: Estos datos se refieren a la información académica de una persona, como títulos obtenidos, instituciones educativas, calificaciones y registros de asistencia.
8. Datos genéticos y biométricos: Estos datos incluyen información única sobre la genética y las características biométricas de una persona, como huellas dactilares, muestras de ADN y rasgos faciales.
9. Datos de geolocalización: Estos datos indican la ubicación de una persona en un momento dado, como los registros de ubicación de un teléfono móvil o un dispositivo GPS.
10. Datos de comportamiento en línea: Esto incluye información sobre la actividad en línea de una persona, como historiales de navegación, búsquedas en línea, interacciones en redes sociales y preferencias de compra.
11. Datos de redes sociales: Estos datos están relacionados con perfiles y actividades en redes sociales, como fotos, publicaciones, amigos y conexiones en línea.
12. Datos de comunicación: Incluyen información sobre las comunicaciones de una persona, como correos electrónicos, mensajes de texto, conversaciones telefónicas y comunicaciones en línea.
Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea, define diversas categorías de datos personales. En España, estas categorías se encuentran en la Ley Orgánica 3/2018 de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales (LOPDGDD).
Clasificación por naturaleza de los datos:
1. Datos personales: Son aquellos que permiten identificar o hacer identificable a una persona. Esto incluye datos de identificación, datos de contacto, datos de salud y otros datos relacionados con una persona.
2. Datos no personales: Son datos que no pueden utilizarse para identificar a una persona específica. Ejemplos incluyen datos estadísticos, datos técnicos, datos de máquinas, etc.
Clasificación por formato de los datos:
1. Datos estructurados: Son datos organizados en un formato específico, como tablas o bases de datos. Se pueden buscar y analizar fácilmente. Ejemplos incluyen datos numéricos en una hoja de cálculo.
2. Datos no estructurados: Son datos que no se organizan en un formato específico. Incluyen texto sin formato, imágenes, videos y otros tipos de contenido que no siguen una estructura predefinida.
3. Datos semiestructurados: Son una combinación de datos estructurados y no estructurados. Tienen cierta estructura, pero también contienen elementos no estructurados. Ejemplos incluyen documentos XML y JSON.
Clasificación por fuente de los datos:
1. Datos primarios: Son datos recopilados directamente de la fuente original, como encuestas, entrevistas o mediciones.
2. Datos secundarios: Son datos recopilados por terceros a partir de fuentes primarias, como informes, estudios de mercado o datos disponibles públicamente.
Clasificación por ciclo de vida de los datos:
1. Datos en reposo: Son datos almacenados en sistemas de almacenamiento, como bases de datos o archivos.
2. Datos en tránsito: Son datos que se están transmitiendo entre sistemas o dispositivos, como datos que viajan a través de redes.
3. Datos en uso: Son datos que se están procesando o utilizando activamente en aplicaciones y sistemas.
Clasificación por sensibilidad de los datos:
1. Datos sensibles: Son datos que requieren un nivel más alto de protección debido a su naturaleza sensible, como datos de salud, datos biométricos o datos financieros.
2. Datos no sensibles: Son datos que son menos sensibles y no requieren la misma protección, como datos de contacto o datos demográficos.
Les recomiendo esta maravillosa aplicación, para tomar notas y cumplir todos los retos, del curso
Evernote
Me gusta este tipo de curso que forman también el aspecto de valores profesionales.
Otro tipo de dato que en mi opinión podría clasificarse como personal sería tu nombre de usuario en plataformas en línea como redes sociales, dirección de correo electrónico, nombre de usuario de apps móviles, etc.
Datos de historial crediticio públicos, Datos sobre compras realizadas,sensible Datos sobre bienes adquiridos , sensible
Es increíble la cantidad de datos que se pueden manejar en este ambiente, por eso, este curso me parece muy importante, y tanto juniors como seniors deberían tomarlo.
Muchas gracias
Es una buen practica el uso de la guia, gracias.
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¿Cómo documento mejor mis retos diarios?
Para sacar el máximo provecho a tu aprendizaje, la clave está en la constancia y la estructura. Utilizar una bitácora o cuaderno de trabajo te permite rastrear tu evolución de pensamiento a medida que avanzas en los temas de ciencia de datos. Te recomiendo dedicar al menos cinco minutos después de cada sesión para anotar no solo las respuestas técnicas, sino también las dudas que te surgen. Escribir tus ideas ayuda a consolidar la memoria y te prepara para debates más profundos. Además, al tener todo centralizado, podrás identificar patrones en tus propios sesgos o áreas donde necesitas investigar más, lo cual es una habilidad invaluable para cualquier profesional de los datos.
los reglamentos son indispensables, también es importante que sean flexibles para adaptarse al rápido avance tecnológico. Además, la formación de profesionales en ética de datos y la participación de los usuarios en la definición de políticas ayudan a que la regulación sea efectiva y cercana a las necesidades de la sociedad.
Datos Semiprivados
Son datos que no tienen una naturaleza íntima, pero que solo le interesan al titular o a ciertos sectores (como el financiero).
Ejemplos: Tu historial crediticio, tu comportamiento de pago en bancos o si tienes multas de tránsito.
Uso: Se usan mucho en el análisis de riesgo que seguramente haces para tus clientes.
Datos de Menores de Edad
Tienen una categoría especial de protección. En Colombia, por ejemplo, el tratamiento de datos de niños, niñas y adolescentes está estrictamente limitado para proteger su interés superior
Ok
La ley marca el límite, pero la ética define la calidad de tu trabajo. Es el filtro final.
Ya que estamos en esto, ¿cuál dirías que es el mayor desafío ético al que nos enfrentamos hoy en día al manejar datos masivos? ¿Es la privacidad, el sesgo algorítmico o la falta de transparencia en cómo se toman las decisiones?
