Pandalyze : aprender Ciencia de Datos con programación en bloques

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Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Marcón, Paula
Otros autores o Colaboradores: Duggan, Tomás, Banchoff Tzancoff, Claudia Mariana (Director/a), Martín, Sofía (Codirector/a)
Formato: Tesis
Lengua:español
Datos de publicación: 2024
Temas:
PYTHON
PROGRAMACIÓN
ENSEÑANZA
ciencia de datos
Acceso en línea:http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2884
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Descripción Física:1 archivo (3,6 MB ) : il. col.
Tabla de Contenidos:
  • Capítulo 1. Presentación y estructura del proyecto
  • 1.1 Introducción
  • 1.2 Objetivos
  • 1.3 Motivación
  • 1.4 Estructura del informe
  • Capítulo 2. Ciencia de Datos
  • 2.1 ¿Qué es la Ciencia de Datos?
  • 2.1.1 Las etapas de la Ciencia de Datos
  • 2.2 Áreas de aplicación de la Ciencia de Datos
  • 2.3 Desafíos y consideraciones éticas de la Ciencia de Datos
  • 2.4 Futuro de la Ciencia de Datos
  • Capítulo 3. Ciencia de Datos en las escuelas
  • 3.1 Informática en las escuelas
  • 3.1.1 ¿Qué planes hay hoy en las escuelas?
  • 3.2 Herramientas más utilizadas
  • 3.2.1 Scratch.
  • 3.2.2 Pilas Bloques
  • 3.3 ¿Por qué llevar la Ciencia de Datos a las escuelas?
  • 3.4 Ciencia de Datos a nivel universitario
  • Capítulo 4. Herramientas existentes
  • 4.1 Aspectos analizados de las herramientas
  • 4.2 Herramientas analizadas
  • 4.2.1 BlockPy
  • 4.2.2 PandasGUI
  • 4.2.3 Jupyter Notebook
  • 4.3 Comparación de las herramientas analizadas
  • Capítulo 5. Pandalyze
  • 5.1 Introducción
  • 5.1.1 El por qué de la programación en bloques
  • 5.2 Tecnologías utilizadas
  • 5.2.1 Tecnologías del frontend
  • 5.2.2 Tecnologías del backend
  • 5.2.3 Limitaciones técnicas
  • 5.2.4 Alternativas consideradas y decisiones finales
  • 5.3 Aspectos destacados de la interfaz de usuario
  • 5.4 Funcionalidad: flujo y experiencia de usuario
  • Capítulo 6. Pruebas y validaciones
  • 6.1 Evaluación de funcionalidad
  • 6.1.1 Nuevas funcionalidades
  • 6.1.2 Modificaciones para mejorar la Experiencia de Usuario
  • 6.2 Evaluación con estudiantes
  • 6.2.1 Evaluación con los estudiantes de la PPS
  • 6.2.2 Evaluación en el marco del proyecto Ciencia de Datos en la escuela
  • 6.3 Aspectos a destacar
  • 6.3.1 Aspectos positivos
  • 6.3.2 Aspectos negativos
  • Capítulo 7. Conclusiones y consideraciones finales
  • 7.1 Conclusiones
  • Referencias Bibliográficas

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