
Este MOOC ofrece una introducción práctica y accesible al uso de los datos abiertos como herramienta para la innovación, la participación ciudadana y el desarrollo territorial.
A lo largo del curso, el alumnado descubrirá qué son los datos abiertos, cómo localizar y reutilizar información pública, y de qué manera los datos pueden convertirse en soluciones útiles para afrontar retos sociales, económicos y ambientales del territorio.
El enfoque del MOOC es completamente aplicado y está orientado a perfiles no técnicos, incluyendo ciudadanía, asociaciones, jóvenes, personal técnico local y agentes vinculados a la dinamización territorial.
El itinerario formativo combina contenidos introductorios, exploración de portales open data, visualización básica de información, innovación territorial y desarrollo de soluciones basadas en datos abiertos.
Objetivos del MOOC
Los principales objetivos del curso son:
Comprender qué son los datos abiertos y su utilidad social y territorial.
Conocer el ecosistema de datos abiertos en Andalucía, España y Europa.
Aprender a localizar, descargar e interpretar datasets públicos.
Introducir herramientas sencillas para tratamiento y visualización de datos.
Comprender el papel de los datos en la innovación y el desarrollo territorial.
Explorar metodologías de validación, iteración y comunicación de soluciones basadas en datos.
Conocer la metodología mODiLABS y los procesos de innovación abierta impulsados desde los Puntos Vuela.
Estructura del curso
El MOOC se organiza en 6 módulos temáticos:
Módulo 1. Introducción a los datos abiertos y su valor para el territorio
Introducción a los conceptos fundamentales del open data, su utilidad social y territorial, y su relación con la transparencia, la innovación y el desarrollo sostenible.Módulo 2. Ecosistema de datos abiertos en Andalucía, España y Europa
Exploración de los principales portales de datos abiertos y aprendizaje básico para localizar, interpretar y reutilizar datasets públicos.Módulo 3. Uso práctico del Portal de Datos Abiertos de Andalucía
Introducción práctica al trabajo con datos abiertos mediante búsqueda, descarga, organización, visualización y uso de herramientas accesibles No-Code.Módulo 4. Datos abiertos y Estrategia S4 Andalucía
Análisis del papel de los datos abiertos y la transformación digital dentro de la Estrategia S4 Andalucía y su aplicación al desarrollo territorial.Módulo 5. Iteración y consolidación de soluciones basadas en datos
Desarrollo de metodologías para validar, mejorar, consolidar y comunicar soluciones basadas en datos abiertos mediante enfoques ágiles y de innovación.Módulo 6. mODiLABS: dinamización territorial e innovación basada en datos abiertos
Presentación de la metodología mODiLABS como modelo de innovación abierta, participación ciudadana y co-creación de soluciones desde el territorio.
Modalidad recomendada de realización
El curso está diseñado con una estructura flexible que permite distintos niveles de profundidad según los intereses y disponibilidad de cada participante.
Itinerario mínimo recomendado
Para completar el itinerario básico del MOOC se recomienda:
Lectura de los manuales.
Visualización de las presentaciones PPT de cada módulo.
Ejecución del test de autoevaluación de cada módulo.
Este recorrido permite adquirir los conceptos esenciales y comprender la estructura general del curso.
Tiempo estimado del itinerario mínimo: 30 horas
Recursos complementarios y profundización
Además del itinerario mínimo, el MOOC incorpora:
lecturas complementarias;
vídeos divulgativos;
recursos institucionales;
tutoriales;
actividades prácticas;
ejercicios de autoevaluación.
Estos materiales están dirigidos a participantes interesados en profundizar en el uso práctico de los datos abiertos y en el desarrollo de soluciones aplicadas al territorio.
Recomendaciones para el alumnado
Para aprovechar mejor el curso se recomienda:
avanzar de forma progresiva por los módulos;
explorar los recursos complementarios;
realizar las actividades prácticas;
relacionar los contenidos con problemáticas reales del entorno;
experimentar con datasets y herramientas sencillas.
No es necesario contar con conocimientos previos avanzados en programación, análisis de datos o tecnología.

