論文の概要: Interleaving Computational and Inferential Thinking: Data Science for Undergraduates at Berkeley

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09391v3
• Date: Wed, 17 Mar 2021 04:05:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 06:09:03.619648
• Title: Interleaving Computational and Inferential Thinking: Data Science for Undergraduates at Berkeley
• Title（参考訳）: 計算と推論のインターリービング:バークレー大学の大学院生のためのデータサイエンス
• Authors: Ani Adhikari, John DeNero, Michael I. Jordan
• Abstract要約: カリフォルニア大学バークレー校の大学院データサイエンスカリキュラムは、5つの新しいコースに固定されている。 これらのコースは計算思考、推論思考、現実世界の問題に取り組むことを強調する。 これらのコースは、キャンパスで最も人気のあるコースの一つとなり、データサイエンスの新しい学部生とマイナープログラムへの関心が高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.01051375191828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The undergraduate data science curriculum at the University of California, Berkeley is anchored in five new courses that emphasize computational thinking, inferential thinking, and working on real-world problems. We believe that interleaving these elements within our core courses is essential to preparing students to engage in data-driven inquiry at the scale that contemporary scientific and industrial applications demand. This new curriculum is already reshaping the undergraduate experience at Berkeley, where these courses have become some of the most popular on campus and have led to a surging interest in a new undergraduate major and minor program in data science.
• Abstract（参考訳）: カリフォルニア大学バークレー校のデータサイエンスカリキュラムは、計算的思考、推論的思考、現実世界の問題に重点を置く5つの新しいコースに置かれている。 我々は、これらの要素を中核的なコースにインターリーブすることは、現代の科学や産業の応用が求める規模でデータ駆動的な調査を行う学生の準備に不可欠であると信じている。 この新カリキュラムはすでにバークレー大学の学部生の体験を変えており、これらのコースはキャンパスでもっとも人気のあるコースとなり、データサイエンスの新しい専攻課程とマイナープログラムへの関心が高まっている。

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