Анализ данных: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
(Новая страница: «{{Scripting Tutorials |Description=После того, как мы собрали или вырастили данные, наступает этап их анализа. В прикладной науке о данных выделяется определённая последовательность действий, которые совершаются над данными для их лучшего понимания и объяснения. |Воз...»)
 
Строка 1: Строка 1:
{{Scripting Tutorials
{{Scripting Tutorials
|Description=После того, как мы собрали или вырастили данные, наступает этап их анализа. В прикладной науке о данных выделяется определённая последовательность действий, которые совершаются над данными для их лучшего понимания и объяснения.
|Description=После того, как мы собрали или вырастили данные, наступает этап их анализа. В прикладной науке о данных выделяется определённая последовательность действий, которые совершаются над данными для их лучшего понимания и объяснения.
|Field_of_knowledge=NetSci, Археология, Информатика, Математика, История, Медицина
|FieldActivity=Digital Citizen, Computational Thinker, Global Collaborator
|Возрастная категория=10
|Возрастная категория=10
|similar_concepts=Данные, Датасет, csv
|similar_concepts=Данные, Датасет, csv
|Environment=R, RStudio, Python, Snap!
|Environment=R, RStudio, Python, Snap!
}}
}}

Версия 17:16, 2 февраля 2023

Описание После того, как мы собрали или вырастили данные, наступает этап их анализа. В прикладной науке о данных выделяется определённая последовательность действий, которые совершаются над данными для их лучшего понимания и объяснения.
Область знаний NetSci, Археология, Информатика, Математика, История, Медицина
Область использования (ISTE) Digital Citizen, Computational Thinker, Global Collaborator
Возрастная категория 10


Поясняющее видео
Близкие рецепту понятия Данные, Датасет, csv
Среды и средства для приготовления рецепта: R, RStudio, Python, Snap!