¿Qué habilidades necesitas para convertirte en un especialista en datos abiertos?

Answer 1

Veo a especialistas en datos abiertos como yo mismo como una muestra de científicos de datos.

Esto significa que, primero, debe calificar como científico de datos. ¿Cómo puedo convertirme en científico de datos? .

El sabor de la especialización de datos abiertos, entonces, proviene de la combinación de tres cosas adicionales: a) conocimiento de los recursos de datos abiertos específicos de su país e industria, b) comprensión profunda de las licencias yc) una actitud / cultura abierta.

a) viene con experiencia. Si le solicito que produzca estadísticas de población para el Reino Unido, por ejemplo, debe saber al instante que el último censo fue en 2011 y que tres organismos publican los resultados como datos abiertos (uno para Inglaterra y Gales, uno para Escocia y otro para el norte Irlanda) y probablemente espero que tenga una idea de cuánto tiempo le tomará agregar las tres fuentes en un conjunto de datos homogéneo y consistente. Además, este es un conocimiento que debe mantenerse actualizado continuamente: debe conocer los últimos lanzamientos de datos abiertos más importantes y poder pensar en formas de explotarlos y ofrecerlos a su empleador / clientes.

b) hace lo que dice en la lata. Existe una ignorancia dramática de las licencias de datos abiertos y si hay alguien que debe saber qué se puede hacer con las fuentes de datos abiertas (reutilización, modificación y derivación, republicación, restricciones en el uso comercial …) y cómo, debe ser tú.

c) es difícil de definir. Como científico de datos abiertos, su trabajo no se limita al contexto de su cliente, sino que usted es una parte activa en un ecosistema mucho más amplio. Los datos abiertos son un gran facilitador para el bien común y usted tiene la responsabilidad ética de devolver. Simplemente no consume los datos: los limpia, los reutiliza, los documenta, los vuelve a publicar si es útil y mantiene una conversación abierta con todos los demás jugadores en la imagen: de los propietarios de datos originales que pueden beneficiarse de su trabajo, para la audiencia que podría reutilizarlo más allá de las necesidades del proyecto para el que realizó el trabajo en primer lugar.