Наука про дані

Дані навколо нас. Кількість лайків, ретвітів, показів і подань – це тип даних. Дані говорять нам, скільки там випадків коронавірусу і скільки вакцин було розподілено і де. З постійно зростаючою кількістю даних, потреба в людях, які розуміють науку про дані, є більш критичною, ніж будь-коли. Кожна організація від Twitter, до НФЛ, Білого дому має експертів з даних, які працюють з величезними наборами даних, які можуть допомогти інформувати, як ми живемо, працюємо, підключаємося та залишаємося здоровими.

З SkillsBuild для студентів "Data Science Foundations", студенти будуть ознайомлені з основними концепціями науки про дані, інструменти науки про дані та належні методології науки про дані. Створені спільно з когнітивним класом, Data Science Foundations є важливим будівельним блоком для розуміння майбутнього роботи.

Мітки: Наука про дані, Інструменти даних, Методології даних, Великі дані, Hadoop, Основи Іскри

Доступність мови: англійська

Рекомендована студентська аудиторія:

• 9-12
• Коледжу
• STEM Некомерційні організації або після шкільних клубів

Зв'язки з іншими SkillsBuild для навчання студентів: Нехай ваші студенти пройдуть наші курси хмарних обчислень для більш глибокого розуміння інфраструктури, що підтримує неймовірно потужні інструменти, що збирають величезні обсяги даних у всі часи.

* Примітка: Для всього вмісту, перерахованого в цьому посібнику, вам потрібно буде увійти в SkillsBuild для студентів, щоб отримати доступ до цих матеріалів.

Дані науки основи студентського навчального плану

Ресурси для вчителів - Наука про дані

~ 14 модулів та 3 оцінки

~ 10-12 годин для завершення всього навчального плану

Зробіть це за один день: Зробіть це подією на цілий день зі студентами, які працюють через перші два модулі значка Intro to Data Science, включаючи при цьому включення перших двох ресурсів викладачів, орієнтованих на Data Science 101.

Зробіть це за тиждень: Нехай студенти завершать вступ до науки про дані та всі модулі в Data Science 101, який займає близько трьох годин протягом п'яти модулів. Один модуль може бути призначений кожен день з вступним змістом в понеділок і остаточний іспит в п'ятницю.

Зробіть це протягом одиниці / літа: киньте виклик своїм студентам, щоб заповнити всі значки в Data Science Foundations, які будуть заробляти, а потім додатковий четвертий кульмінаційний значок.

Вставте його в клас: Вже призначаючи своїм студентам курсові роботи з науки про дані? Чому б не включити значки науки про дані як частину вашої роботи з завершення лабораторії. Тут студенти могли б працювати в своєму власному темпі в лабораторних умовах і як і раніше отримувати керівництво, коли це необхідно. Використовуйте нашу карту навчальних програм data science, щоб привести своїх студентів до всебічного глибокого занурення науки про дані. 

Я був здивований, я поняття не мав, що наука про дані може бути професією, мені це дуже сподобалося! – Майара (студентка)