Наука о данных: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) |
Patarakin (обсуждение | вклад) |
||
| (не показаны 3 промежуточные версии этого же участника) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Понятие | {{Понятие | ||
|Description=Наука о данных (англ. data science) — раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме. Объединяет методы по обработке данных в условиях больших объёмов и высокого уровня параллелизма, статистические методы, методы интеллектуального анализа данных и приложения искусственного интеллекта для работы с данными, а также методы проектирования и разработки баз данных. | |Description=Наука о данных (англ. data science) — раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме. Объединяет методы по обработке данных в условиях больших объёмов и высокого уровня параллелизма, статистические методы, методы интеллектуального анализа данных и приложения искусственного интеллекта для работы с данными, а также методы проектирования и разработки баз данных. | ||
|Inventor=Наур | |||
|Clarifying_video=https://www.youtube.com/watch?v=6H8vK8Q5KeY | |||
|similar_concepts=вычислительная наука, Датасет | |similar_concepts=вычислительная наука, Датасет | ||
|Environment=R, J, Python, Snap! | |Environment=R, J, Python, Snap! | ||
| Строка 8: | Строка 10: | ||
Основная практическая цель профессиональной деятельности в науке о данных — обнаружение закономерностей в данных, извлечение знаний из данных в обобщённой форме. | Основная практическая цель профессиональной деятельности в науке о данных — обнаружение закономерностей в данных, извлечение знаний из данных в обобщённой форме. | ||
== [[Snap!]] == | |||
: [[Data Science]] is all about asking questions and answering them with data. Though we will cover many more Table methods in the future, we can already answer meaningful questions about data! Let's take a look at an example of a question we can already answer using the blocks we have talked about thus far. | |||
{{#widget:YouTube|id=6H8vK8Q5KeY|start=10}} | |||
[[Data Science]] is all about asking questions and answering them with data. Though we will cover many more Table methods in the future, we can already answer meaningful questions about data! Let's take a look at an example of a question we can already answer using the blocks we have talked about thus far. | |||
[[Data in Education Seminar|Семинар о данных в образовании (МГПУ)]] | |||
Текущая версия на 18:27, 15 декабря 2022
| Описание | Наука о данных (англ. data science) — раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме. Объединяет методы по обработке данных в условиях больших объёмов и высокого уровня параллелизма, статистические методы, методы интеллектуального анализа данных и приложения искусственного интеллекта для работы с данными, а также методы проектирования и разработки баз данных. |
|---|---|
| Область знаний | |
| Авторы | Наур |
| Поясняющее видео | https://www.youtube.com/watch?v=6H8vK8Q5KeY |
| Близкие понятия | Вычислительная наука, Датасет |
| Среды и средства для освоения понятия | R, J, Python, Snap! |
Петер Наур в 1974 году в книге определил науку о данных как дисциплину, изучающую жизненный цикл цифровых данных — от появления до преобразования для представления в других областях знаний.
Основная практическая цель профессиональной деятельности в науке о данных — обнаружение закономерностей в данных, извлечение знаний из данных в обобщённой форме.
Snap!
Data Science is all about asking questions and answering them with data. Though we will cover many more Table methods in the future, we can already answer meaningful questions about data! Let's take a look at an example of a question we can already answer using the blocks we have talked about thus far.
