データサイエンスの基礎を学び、それがデジタルの世界で私たちが接するあらゆるものにどのような影響を与えるのかを学ぶことができます。
概要
データは私たちの身近にあります。いいね！」の数、リツイートの数、インプレッション数、視聴回数などはすべてデータの一種です。データを見れば、何人のコビドがいて、どこに何人のワクチンが配布されたかがわかります。データの量が増え続ける中で、データサイエンスを理解している人の必要性はこれまで以上に高まっています。TwitterやNFL、ホワイトハウスなど、あらゆる組織にデータの専門家がいて、私たちの生活や仕事、つながり、健康維持に役立つ膨大なデータセットを扱っています。
SkillsBuild for Students「Data Science Foundations」では、データ・サイエンスの基本的な概念、データ・サイエンス・ツール、適切なデータ・サイエンスの方法論を学ぶことができます。Cognitive Classと共同で作成された「Data Science Foundations」は、未来の仕事を理解するために不可欠なビルディングブロックです。
タグデータサイエンス, データツール, データ方法論, ビッグデータ, Hadoop, Spark Fundamentals
使用可能な言語対応言語：英語
推奨される学生層
- 9-12日
- カレッジ
- STEM非営利団体または放課後のクラブ
SkillsBuild for Studentsの他の学習との連携。クラウドコンピューティングコースでは、膨大な量のデータを常時収集する非常に強力なツールを支えるインフラの理解を深めることができます。
クイックリンク
*注：このガイドに掲載されているすべてのコンテンツについて、これらの教材にアクセスするにはSkillsBuild for Studentsにログインする必要があります。
生徒が学習を完了するまでの推定時間
14のモジュールと3つの評価項目
全ての学習プランを完了するのに10～12時間かかります。
実装アイデア
一日で行う。終日のイベントとし、生徒は「データサイエンス入門」のバッジの最初の2つのモジュールを学習しながら、「データサイエンス101」に焦点を当てた最初の2つの教師用リソースを取り入れます。
1週間で行う。学生には、「データサイエンス入門」と「データサイエンス101」のすべてのモジュールを修了してもらいます。5つのモジュールで約3時間かかります。月曜日に入門コンテンツ、金曜日に最終試験というように、毎日1つのモジュールが割り当てられます。
ユニットや夏の間に実施します。生徒が「データサイエンスの基礎」のバッジをすべて完成させると、さらに4つ目の集大成となるバッジを獲得できます。
授業に組み込むすでに学生にデータサイエンスのコースワークを課していますか？ラボでの完成作業の一部としてデータサイエンスバッジを取り入れてみてはいかがでしょうか。ここでは、学生はラボの環境で自分のペースで作業をしながら、必要に応じて指導を受けることができます。データサイエンスのカリキュラムマップを使用して、データサイエンスの包括的な深堀りに生徒を導いてください。
他の人のコメント
データサイエンスが職業になるとは思わなかったので驚きました！かなり気に入りました- マヤーラ（学生