¿Qué es FAIR?

Según los principios FAIR, los datos se consideran FAIR si son Localizables, Accesibles, Interoperables y Reutilizables. Veamos lo que esto significa en la práctica.

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Introducción a la ética de los datos

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En la era actual de la IA basada en datos, el uso de datos de manera ética y conforme a las normas es más importante que nunca. Exploraremos y comprenderemos el impacto y la importancia de la ética de los datos para los individuos, las empresas y la sociedad en general. Destacaremos la relación con matices entre la ética y la ética de los datos. A partir de ejemplos prácticos, hablaremos sobre los perjuicios de la innovación y las prácticas de datos poco éticas, así como de las ventajas de la ética de los datos. También destacaremos la relación entre la ética de los datos y la ética de la IA, y explicaremos estrategias para ponerlas en práctica.

Exercise 1: Ética y ética de los datos Exercise 2: Decisiones éticas difíciles Exercise 3: Similitudes y diferencias Exercise 4: Más allá del principio de no ocasionar daños Exercise 5: Ciencia de datos moral Exercise 6: La ventaja de la ética Exercise 7: Ética de los datos y ética de la IA Exercise 8: Combustible y motor Exercise 9: ¿Ética de los datos o ética de la IA?

El capítulo proporciona a los alumnos conocimientos prácticos y ejemplos sobre la importancia y la aplicación de la ética de los datos en las distintas fases del ciclo de vida de los datos. El capítulo abarca los aspectos prácticos de los conceptos cruciales de la ética de los datos: protección y seguridad de los datos, consentimiento informado, confianza y transparencia, y responsabilidad.

Exercise 1: Cuestiones éticas a lo largo del ciclo de vida de los datos Exercise 2: La ventaja de la ética Exercise 3: Prácticas recomendadas en cada paso Exercise 4: Consentimiento válido Exercise 5: ¿Qué hay en un formulario de consentimiento?Exercise 6: No parece válido Exercise 7: Privacidad y seguridad de los datos Exercise 8: ¿Privacidad o seguridad?Exercise 9: Más vale prevenir que curar Exercise 10: Transparencia y responsabilidad Exercise 11: ¡Nada que ocultar!Exercise 12: ¡Cada persona tiene su papel!

Este capítulo se centra en la ética de los datos, que va más allá de los debates habituales sobre el sesgo y la imparcialidad de los datos. Los alumnos comprenderán mejor los sesgos relacionados con los datos y cómo tratarlos. También conocerán los principios FAIR: datos localizables, accesibles, interoperables y reutilizables para compartir datos abiertamente. También comprenderán las ventajas de los datos abiertos para la ciencia y la sociedad. Por último, los alumnos explorarán la evolución de la responsabilidad y el impacto de las operaciones de datos, con especial hincapié en la responsabilidad moral de los líderes de las empresas y los científicos de datos y su preparación para el futuro de la ética de los datos.

Exercise 1: ¿Qué hacemos con los sesgos de los datos?Exercise 2: No todo vale en el uso de datos Exercise 3: ¿Podemos arreglarlo todo?Exercise 4: ¿Datos justos o datos FAIR?Exercise 5: Reutilización de los datos Exercise 6: ¿Qué es FAIR?

Ejercicio actual

Exercise 7: Datos abiertos para la ciencia y la sociedad Exercise 8: Ventajas de compartir los datos Exercise 9: Compartir es ayudar Exercise 10: Evolución de la responsabilidad y el impacto Exercise 11: Responsabilidad significativa Exercise 12: Siempre en el lado de la ética Exercise 13: ¡Enhorabuena!