Анализ данных: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) 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...» |
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| 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 от 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! |
