Big Data and Education

Resumen

Explora el poder transformador de los grandes datos en el sector educativo con nuestro curso integral ofrecido a través de edX en la Universidad de Columbia. Aprovecha la oportunidad para adentrarte en el emergente campo de la minería de datos educativos y la analítica de aprendizaje, diseñados para aumentar la eficacia educativa y la investigación fundamental sobre la dinámica del aprendizaje.

A través de este curso meticulosamente diseñado, los participantes adquirirán competencia en los métodos más importantes de minería de datos educativos y analítica de aprendizaje. El plan de estudios está elaborado para proporcionar perspectivas sobre los métodos innovadores fomentados por las comunidades de minería de datos educativos, analítica de aprendizaje, aprendizaje a gran escala, modelado de estudiantes e inteligencia artificial.

Obtén experiencia práctica con técnicas de minería de datos prevalentes aplicadas específicamente a datos educativos, dominando tanto la aplicación como el momento de estos métodos. Comprende las fortalezas y limitaciones inherentes a cada método en diversas aplicaciones, mejorando tu capacidad para aplicar estas técnicas de manera efectiva.

Sumérgete en la aplicación práctica de estos métodos para responder preguntas de investigación urgentes dentro del ámbito de la educación, impulsando intervenciones significativas y avances en software y sistemas educativos. El curso no solo se centra en los aspectos teóricos, sino también en la aplicación práctica, incluyendo aprender a emplear estos métodos usando Python o herramientas como RapidMiner.

Un componente esencial del curso es la discusión sobre la validez y generalización, crucial para establecer la fiabilidad y aplicabilidad de los resultados del análisis. Las categorías incluyen Cursos de Grandes Datos y Cursos de Ciencia de Datos, posicionando este curso como una opción ideal para cualquiera que busque hacer un impacto sustancial en el campo educativo a través del prisma de los grandes datos.

Programa de estudio

Enseñado por

Ryan Baker

Etiquetas

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