Методы обработки больших данных (syllabus): различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 4: Строка 4:
* Уметь выявлять структуры, отношения и тренды в образовательных и языковых данных,.
* Уметь выявлять структуры, отношения и тренды в образовательных и языковых данных,.
* Разработать свои проекты по обработке цифровых данных, применимых в школьной практике и во внеурочной деятельности.
* Разработать свои проекты по обработке цифровых данных, применимых в школьной практике и во внеурочной деятельности.
|Environment=R, Java, OpenRefine, NetLogo, VOSviewer
|Environment=R, Java, OpenRefine, NetLogo, VOSviewer, RAWGraphs, Mermaid, Semantic MediaWiki
}}
}}

Версия от 11:35, 15 февраля 2026



Планируемые результаты обучения (Знать, Уметь, Владеть)
  • Научиться находить и собирать большие наборы данных из открытых источников (Википедия, вики-проекты, NetLogo модели), адаптировать их для учебных задач.
  • Освоить основные подходы к обработке и визуализации больших данных.
  • Уметь выявлять структуры, отношения и тренды в образовательных и языковых данных,.
  • Разработать свои проекты по обработке цифровых данных, применимых в школьной практике и во внеурочной деятельности.
Содержание разделов курса
Видео запись
Среды и средства, которые поддерживают учебный курс R, Java, OpenRefine, NetLogo, VOSviewer, RAWGraphs, Mermaid, Semantic MediaWiki
Книги, на которых основывается учебный курс