Guide to Teaching Data Science
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Birkhäuser Mär 2024, 2024
- Tapa blanda
- Nuevo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Data science is a new field that touches on almost every domain of our lives, and thus it is taught in a variety of environments. Accordingly, the book is suitable for teachers and lecturers in all educational frameworks: K-12, academia and industry.This book aims at closing a significant gap in the literature on the pedagogy of data science. While there are many articles and white papers dealing with the curriculum of data science (i.e., what to teach ), the pedagogical aspect of the field (i.e., how to teach ) is almost neglected. At the same time, the importance of the pedagogical aspects of data science increases as more and more programs are currently open to a variety of people.This book provides a variety of pedagogical discussions and specific teaching methods and frameworks, as well as includes exercises, and guidelines related to many data science concepts (e.g., data thinking and the data science workflow), main machine learning algorithms and concepts (e.g., KNN, SVM, Neural Networks, performance metrics, confusion matrix, and biases) and data science professional topics (e.g., ethics, skills and research approach).Professor Orit Hazzan is a faculty member at the Technion's Department of Education in Science and Technology since October 2000. Her research focuses on computer science, software engineering and data science education. Within this framework, she studies the cognitive and social processes on the individual, the team and the organization levels, in all kinds of organizations.Dr. Koby Mike is a Ph.D. graduate from the Technion's Department of Education in Science and Technology under the supervision of Professor Orit Hazzan. He continued his post-doc research on data science education at the Bar-Ilan University, and obtained a B.Sc. and an M.Sc. in Electrical Engineering from Tel Aviv University.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 352 pp. Englisch. …
N° de ref. del artículo 9783031247606
- Título
- Guide to Teaching Data Science
- Autor
- Orit Hazzan
- Editorial
- Springer, Birkhäuser Mär 2024
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031247604
- ISBN 13
- 9783031247606
- Peso del artículo
- 534 gramos
- Dimensiones
- 235x155x20 mm
Data science is a new field that touches on almost every domain of our lives, and thus it is taught in a variety of environments. Accordingly, the book is suitable for teachers and lecturers in all educational frameworks: K-12, academia and industry.
This book aims at closing a significant gap in the literature on the pedagogy of data science. While there are many articles and white papers dealing with the curriculum of data science (i.e., what to teach?), the pedagogical aspect of the field (i.e., how to teach?) is almost neglected. At the same time, the importance of the pedagogical aspects of data science increases as more and more programs are currently open to a variety of people.
This book provides a variety of pedagogical discussions and specific teaching methods and frameworks, as well as includes exercises, and guidelines related to many data science concepts (e.g., data thinking and the data science workflow), main machine learning algorithms and concepts (e.g., KNN, SVM, Neural Networks, performance metrics, confusion matrix, and biases) and data science professional topics (e.g., ethics, skills and research approach).
Professor Orit Hazzan is a faculty member at the Technion’s Department of Education in Science and Technology since October 2000. Her research focuses on computer science, software engineering and data science education. Within this framework, she studies the cognitive and social processes on the individual, the team and the organization levels, in all kinds of organizations.
Dr. Koby Mike is a Ph.D. graduate from the Technion's Department of Education in Science and Technology under the supervision of Professor Orit Hazzan. He continued his post-doc research on data science education at the Bar-Ilan University, and obtained a B.Sc. and an M.Sc. in Electrical Engineering from Tel Aviv University.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Dr. Koby Mike is a Ph.D. graduate from the Technion's Department of Education in Science and Technology under the supervision of Professor Orit Hazzan. He continued his a post-doc research on data science education at the Bar-Ilan University, and retains B.Sc. and an M.Sc. in Electrical Engineering from Tel Aviv University. After two decades of professional career is the Israeli hi-tech industry, he returned to academia for his doctoral studies on data science education. As part of is research, Koby developed and taught several data science programs for high school students, high school computer science teachers, and graduate students and researchers in social sciences and digital humanities.
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